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Enregistrement W2038042328 · doi:10.1159/000166895

Distal Renal Tubular Acidosis Syndromes: A Pathophysiological Approach

2008· article· en· W2038042328 sur OpenAlexaff
Mitchell L. Halperin, Marc B. Goldstein, Robert Richardson, Bobby J. Stinebaugh

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Nephrology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon Transport and Channel Regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto General HospitalSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephronRenal tubular acidosisMedicineAcidosisDistal renal tubular acidosisAmmoniumPathophysiologyKidneyExcretionEndocrinologyInternal medicineLumen (anatomy)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ammonium is the most important component of renal acid excretion. A reduced rate of ammonium excretion is the common feature of the group of diseases called distal renal tubular acidosis. We have presented an alternative approach to patients with distal acidification defects based upon the pathophysiology of these disorders. Accordingly, the purpose of this review is to describe a revised classification based on our current understanding of collecting duct hydrogen ion secretion and ammonium addition to the lumen of the distal nephron. We have subdivided these defects into four groups: disorders of the collecting duct proton pump (pump defects); failure to generate and/or maintain an appropriate electrical gradient to favor hydrogen ion secretion (voltage defects); back-leak of hydrogen ions across an abnormally permeable collecting duct membrane (gradient defects), and diminished availability of NH3 in this nephron segment (NH3 defects). These four subtypes can be identified by measuring the urine pH and PCO2 under appropriate circumstances and evaluating the renal excretion of ammonium and potassium.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations48
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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