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Enregistrement W186808601 · doi:10.1177/039139880502801002

Plasma Acid-base Changes in Chronic Renal Failure: A Stewart Analysis

2005· article· en· W186808601 sur OpenAlexaff
David Story, A. Tosolini, Rinaldo Bellomo, Martine Leblanc, L. Bragantini, Claudio Ronco

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Artificial Organs · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal function and acid-base balance
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolic acidosisAnion gapAcidosisSodiumChemistryBase (topology)BicarbonateAcid–base reactionBase excessAcid–base imbalanceAlbuminChlorideInternal medicinePotassiumAcid–base homeostasisEndocrinologyBiochemistryMedicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bicarbonate centered approach to acid-base physiology involves complex explanations for the metabolic acidosis associated with chronic renal failure. We used the alternate Stewart approach to acid-base physiology to quantify the acid-base chemistry of patients with chronic renal failure. We examined the plasma and urine chemistry of 19 patients with chronic renal failure who were predialysis and 20 healthy volunteers. We compared the plasma strong-ion-difference due to sodium,potassium,and chloride ions as well as the weak acids albumin and phosphate. We used a simplified Fencl-Stewart approach to quantify the effects of sodium-chloride, albumin, and unmeasured ions on base-excess. The chronic renal failure group had a greater metabolic acidosis, with a base-excess that differed from the healthy group by a mean of -2.7 mmol/L, p = 0.04. This was associated with a strong ion acidosis due to both increased chloride and decreased sodium. The anion gap, strong-ion-gap, and base-excess effect of unmeasured ions were similar in both groups suggesting that unmeasured ions had only a minor role in the acid-base status in this group of patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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