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Enregistrement W1984311927 · doi:10.4061/2011/839793

Arterial Stiffness and Dialysis Calcium Concentration

2011· article· en· W1984311927 sur OpenAlexaff
Fabrice Mac‐Way, Amélie Leboeuf, Mohsen Agharazii

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nephrology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArterial stiffnessMedicineCardiologyInternal medicinePulse wave velocityBlood pressurePulse pressureDialysisPopulationPerfusionKidney disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arterial stiffness is the major determinant of isolated systolic hypertension and increased pulse pressure. Aortic stiffness is also associated with increased cardiovascular morbidity and mortality in patients with chronic kidney disease, hypertension, and general population. Hemodynamically, arterial stiffness results in earlier aortic pulse wave reflection leading to increased cardiac workload and decreased myocardial perfusion. Although the clinical consequence of aortic stiffness has been clearly established, its pathophysiology in various clinical conditions still remains poorly understood. The aim of the present paper is to review the studies that have looked at the impact of dialysis calcium concentration on arterial stiffness. Overall, the results of small short-term studies suggest that higher dialysis calcium is associated with a transient but significant increase in arterial stiffness. This calcium dependant increase in arterial stiffness is potentially explained by increased vascular smooth muscle tone of the conduit arteries and is not solely explained by changes in mean blood pressure. However, the optimal DCa remains to be determined, and long term studies are required to evaluate its impact on the progression of arterial stiffness.

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)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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