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Enregistrement W1964079865 · doi:10.2146/ajhp110342

Physical compatibility of calcium gluconate and magnesium sulfate injections

2012· letter· en· W1964079865 sur OpenAlexaffabout
Natasha Beauregard, Nicolas Bertrand, Annick Dufour, Olivier Blaizel, Grégoire Leclair

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health-System Pharmacy · 2012
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensHôpital Charles-Le MoyneUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacyPharmacistLibrary scienceMedicineArtFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxaliplatin, a potent alkylating agent, is widely used for the treatment of gastrointestinal cancers despite its associated adverse effects including sensorial peripheral neuropathy (SPN).1 Oxalate ions are toxic metabolites of oxaliplatin. They appear to be the root cause of oxaliplatin-related SPN by chelating physiologically relevant divalent ions. A proposed antidote to oxaliplatin-related SPN is the co-administration of calcium gluconate and magnesium sulfate solutions.2 Several clinical studies have discussed the simultaneous i.v. administration of 1 g of each salt in an often nonspecified vehicle.3,4 Considering the low solubility of calcium sulfate, the precipitation of this salt is a serious concern when calcium gluconate and magnesium sulfate are mixed. We conducted an in vitro study to evaluate the compatibility of admixtures of calcium gluconate and magnesium sulfate in polyvinyl chloride (PVC) bags of 0.9% sodium chloride injection and 5% dextrose injection. Samples were aseptically prepared by adding 10 mL of 10% calcium gluconate injectiona and 2 mL of 50% magnesium sulfate injectionb to 100- and 250-mL PVC bags containing 5% dextrose injectionc,d and 0.9% sodium chloride injectione,f using polypropylene syringes.g All containers were stored protected from light at 24.5–25.5 °C and 4.5–5.5 °C.h

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,005

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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