The Uremic Environment and Muscle Dysfunction in Man and Rat
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».