Low-Output Left Ventricular Failure in End-Stage Renal Disease
Notice bibliographique
Résumé
To determine the factors associated with low-output left ventricular failure (LVF) in endstage renal disease (ESRD), we performed echocardiography and gated cardiac scan on 217 nondiabetic dialysis and transplant patients. The prevalence of low-output LVF (ejection fraction less than 55% and left ventricular end diastolic diameter greater than or equal to 5.5 cm) in dialysis patients was 18% and in transplant patients 2%. The 26 patients with LVF were compared to 52 controls without LVF, matched by age, sex and year of starting treatment for ESRD, but not for current ESRD therapy. Mean age was 55 +/- (SEM) 14 years; 73% of the patients in both groups were males. Duration of treatment for ESRD was 5.6 +/- 4.3 years in patients, compared to 5.1 +/- 4.1 years in controls. Significant differences between LVF patients and controls included current treatment (73% of cases were on hemodialysis and 8% were transplanted, compared to 48 and 42%; chi 2 = 9.9, p less than 0.01), high serum creatinine, smoking and high serum alkaline phosphatase. There were no differences for current blood pressure, proportion on treatment for hypertension, left ventricular wall thickness, symptomatic ischemic heart disease, proportion with functioning vascular access, degree of weight gain between dialyses, hemoglobin level or high transfusion requirement. Multiple logistic regression demonstrated the most significant and independent variables associated with LVF were high alkaline phosphatase (suggestive of hyperparathyroidism), smoking and high serum creatinine levels (reflecting degree of uremia). Dialysis patients with LVF (n = 23) were compared to dialysis patients who had normal echocardiograms (n = 29).(ABSTRACT TRUNCATED AT 250 WORDS)
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».