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Enregistrement W1976179959 · doi:10.1159/000090221

The Uremic Environment and Muscle Dysfunction in Man and Rat

2006· article· en· W1976179959 sur OpenAlexaff
Adrian P. Harrison, Anne Højager Nielsen, Inge Eidemak, Stig Mølsted, Else Marie Bartels

Notice bibliographique

RevueNephron Physiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyMedicineUremiaChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients reaching end-stage renal disease experience debilitating fatigue, with progression of this disease, rendering patients dysfunctional in their everyday lives. METHODS: In vivo measurements of muscle function, assessed using surface electromyography (EMG), were made on 25 patients prior to and after a session of hemodialysis (HD) treatment, along side in vitro measurements of muscle function in isolated rat muscles incubated in normal or uremic conditions approximating to those found in uremic rats (rat uremic: RU) or uremic humans (human uremic: HU). RESULTS: HD significantly affected plasma values, e.g. reducing urea (69%), creatinine (62%), potassium (23%) and phosphate (48%) concentrations in patients (all p < 0.01). Treatment also improved the EMG frequency of 2nd dorsal interosseous (fast-twitch) (p < 0.01), although no change was noted for vastus lateralis (slow-twitch). In isolated rat muscles, a uremic environment had no significant effect on slow-twitch soleus during field stimulation, however, in fast-twitch extensor digitorum longus, a significant 23% (RU) and 22% (HU) faster rate of decline in force was measured, compared to controls (p < 0.001 and p < 0.01, respectively). CONCLUSION: It is concluded that (1) muscle weakness and its electrophysiological correlates may be rapidly induced by uremic solutes and rapidly reversed when the solutes are removed by dialysis, and (2) fast-twitch muscles are more readily affected by uremic conditions than slow-twitch muscles.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations21
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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