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Enregistrement W1935796521 · doi:10.1111/j.1542-4758.2012.00679.x

<scp>L</scp> carnitine in hemodialysis patients

2012· review· en· W1935796521 sur OpenAlexvenueno aff
Lorenzo A. Calò, Ugo Vertolli, Paul A. Davis, Vincenzo Savica

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCarnitineHemodialysisDialysisIntensive care medicineErythropoietinInternal medicineAnemiaClinical trialRandomized controlled trialUremiaWeaknessLevocarnitineGastroenterologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carnitine, 3-hydroxy-4-trimethylaminobutyrate, a small, water soluble molecule that is essential for mitochondrial fatty acid oxidation, is significantly reduced in hemodialysis patients. Uremia-induced carnitine deficiency, which is magnified by dialysis, is associated with symptoms or clinical problems such as anemia hyporesponsive to erythropoietin, cardiovascular diseases, and muscle weakness. This review examines studies dealing with the different clinical aspects of chronic renal failure patients in which carnitine deficiency may play a role and has also examined the studies, which have evaluated the effect of carnitine deficiency treatment. The reports reviewed in this study, including those more recent from our laboratory, have provided data suggesting that chronic renal failure and particularly hemodialysis patients can benefit from carnitine treatment in particular for renal anemia, insulin sensitivity, and protein catabolism. On the other hand, the heterogeneous clinical response to carnitine therapy in dialysis patients, reported by other studies, and the lack of large-scale randomized trials are the rationale for the reluctance regarding a widespread use of carnitine supplements in dialysis patients. Well-designed randomized clinical trials are therefore required to fully address the potentially important carnitine treatment in dialysis 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations27
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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