To Bind or to Let Loose: Effectiveness of Sodium Polystyrene Sulfonate in Decreasing Serum Potassium
Notice bibliographique
Résumé
Background. The use of sodium polystyrene sulfonate in decreasing serum potassium has recently been questioned due to the lack of documented effectiveness. Methods. A retrospective cohort analysis of all hospitalized patients who received sodium polystyrene sulfonate over four months was performed. The change in serum potassium was noted over a period of 24 hours. Patients who received any other form of potassium-altering drug or treatment were excluded. Results. The administration of sodium polystyrene sulfonate reduced serum potassium by 16.7% (P < 0.001) as compared to the baseline serum potassium over a period of 24 hours. During this same time, no change in serum creatinine was identified (P = 0.73). In addition, there was no correlation between potassium and creatinine change (r(2) = 0.0004 and P = 0.99). Patients with higher initial serum potassium (≥5.6 mEq/L) reduced their potassium concentration 4% more than those with initial serum potassium of <5.6 mEq/L; however, this reduction did not reach statistical significance (P = 0.32). There was no significant difference in the effectiveness of 15 gm and 30 gm resin preparation (P = 0.54). Thirteen deaths were noted in our cohort, of which one death was due to ischemic colitis. Conclusion. We conclude that sodium polystyrene sulfonate is effective in lowering serum potassium.
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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 | 0,001 |
| 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 ».