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Enregistrement W2057030588 · doi:10.1592/phco.28.9.1140

Contrast Medium‐Induced Nephropathy: Strategies for Prevention

2008· review· en· W2057030588 sur OpenAlexaff
Anne Massicotte

Notice bibliographique

RevuePharmacotherapy The Journal of Human Pharmacology and Drug Therapy · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSodium bicarbonateContrast-induced nephropathyNephropathyRenal functionIntensive care medicineUrologyImpaired renal functionRegimenInternal medicinePharmacologyEndocrinologyDiabetes mellitusChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contrast medium-induced nephropathy (CIN) is the third leading cause of acute renal failure in hospitalized patients. The exact mechanism by which contrast media induce renal failure is complex and not completely understood. Alteration in renal hemodynamics and direct toxicity to tubular cells have been proposed. The most important risk factor for development of CIN is preexisting renal insufficiency. Identification of patients with risk factors for development of CIN is essential, as measures for prevention of CIN can be instituted. Administration of fluids such as sodium chloride has been the traditional cornerstone of preventive therapy. Alkalization of tubular fluid with intravenous sodium bicarbonate has dramatically reduced the frequency of CIN in patients with baseline impaired renal function. Based on available evidence, use of sodium bicarbonate constitutes the most reliable and effective option. Prevention of CIN has also been achieved with periprocedural use of N-acetylcysteine, but not as consistently as with sodium bicarbonate. Although many studies evaluated different N-acetylcysteine dosages and routes of administration, the optimal regimen has yet to be determined. Combinations of these preventive therapies are just emerging and require further research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,357 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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