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Enregistrement W2000047885 · doi:10.1373/clinchem.2014.221960

myo-Inositol Oxygenase: A Novel Kidney-Specific Biomarker of Acute Kidney Injury?

2014· letter· en· W2000047885 sur OpenAlexaff
Ana Konvalinka

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute kidney injuryMedicineIntensive care medicineRenal functionKidney diseaseBiomarkerNephronNephrologyInternal medicinePathogenesisCreatinineBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute kidney injury (AKI)2 is an increasingly recognized syndrome associated with short-term and long-term morbidity and mortality. Recent studies have demonstrated that even mild AKI portends an increased risk of chronic kidney disease (1). There is thus great impetus to develop novel therapies for treatment of AKI. Several agents are currently being tested in phase I/II clinical trials (2). Despite these ongoing efforts, no effective therapeutic agents have yet emerged on the clinical scene. Some of the reasons for the lack of beneficial therapies in AKI include incomplete understanding of the pathogenesis of this disorder and the absence of early and reliable markers of AKI, which may enable treatment before irreversible injury ensues. The importance given to the development of novel biomarkers is high, as evidenced by the proclamation of the American Society of Nephrology to designate this research endeavor a top priority (3). Biomarkers of AKI have represented an area of active research in the last decade. These biomarkers should identify those at risk, enable a timely diagnosis of AKI (i.e., before the alterations in traditional markers), stratify patients on the basis of prognosis, and improve understanding of the nephron segment(s) affected (4). Markers of renal dysfunction in current use lack both specificity and sensitivity. Serum creatinine is the most widely employed marker of AKI. However, it is a late marker, highly nonspecific to the site or type of injury. It predicts glomerular filtration rate (GFR) only in the steady state and varies with muscle mass and diet. Another biomarker used in the diagnosis of AKI is urine output. Urine output is unreliable except in monitored settings such as intensive care, and it can be altered by administration of fluids and diuretics. Despite their shortcomings, serum creatinine and urine output are the diagnostic biomarkers of AKI included …

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,315 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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