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Enregistrement W2064046489 · doi:10.1111/j.1542-4758.2007.00180.x

Impact of glucose levels on advanced glycation end products in hemodialysis

2007· review· en· W2064046489 sur OpenAlexvenueno aff
A. Ruth Godfrey

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésMedicineHemodialysisDialysisIntensive care medicineGlycationPeritoneal dialysisEconomic shortageDiabetes mellitusKidney diseaseDiseaseEnd stage renal diseaseInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current obesity epidemic throughout the western world has resulted in a considerable increase in the condition Type II diabetes mellitus. Recently, the World Health Organization has predicted that the global prevalence of Type II will increase from 175 million patients in 2003 to over 350 million by 2030. One of the major consequences of this disorder is renal failure, which presents itself as chronic kidney disease, and can progress to end-stage renal disease. Once diagnosed, patients are generally treated using dialysis due to a shortage of kidney donors. The fundamental process of dialysis still requires improvement because the survival rate of these patients is relatively poor. This has resulted in considerable research into improvements in hemodialysis membranes, and the challenge to find more suitable marker(s) in assessing the efficacy of the dialysis process. A class of compounds highlighted as a possible accumulative toxin is advanced glycation end products or AGEs. This is an article regarding the impact of hemodialysis and hemodiafiltration on glucose and AGE levels within the body and the consequences of a chronic hyperglycemic condition. It also highlights the negative aspects of using dextrose in conventional dialysis solutions (an area that has already been identified by peritoneal dialysis clinicians as problematic). The review concludes by suggesting several possible topics of future 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 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0020,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,323 · 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'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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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