Trace element supplementation in hemodialysis patients: a randomized controlled trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with kidney failure are often deficient in zinc and selenium, but little is known about the optimal way to correct such deficiency. METHODS: We did a double-blind randomized trial evaluating the effects of zinc (Zn), selenium (Se) and vitamin E added to the standard oral renal vitamin supplement (B and C vitamins) among hemodialysis patients in Alberta, Canada. We evaluated the effect of two daily doses of the new supplement (medium dose: 50 mg Zn, 75 mcg Se, 250 IU vitamin E; low dose: 25 mg Zn, 50 mcg Se, 250 IU vitamin E) compared to the standard supplement on blood concentrations of Se and Zn at 90 days (primary outcome) and 180 days (secondary outcome) as well as safety outcomes. RESULTS: We enrolled 150 participants. The proportion of participants with low zinc status (blood level <815 ug/L) did not differ between the control group and the two intervention groups at 90 days (control 23.9% vs combined intervention groups 23.9%, P > 0.99) or 180 days (18.6% vs 28.2%, P = 0.24). The proportion with low selenium status (blood level <121 ug/L) was similar for controls and the combined intervention groups at 90 days (32.6 vs 19.6%, P = 0.09) and 180 days (34.9% vs 23.5%, P = 0.17). There were no significant differences in the risk of adverse events between the groups. CONCLUSIONS: Supplementation with low or medium doses of zinc and selenium did not correct low zinc or selenium status in hemodialysis patients. Future studies should consider higher doses of zinc (≥75 mg/d) and selenium (≥100 mcg/d) with the standard supplement. TRIAL REGISTRATION: Registered with ClinicalTrials.gov (NCT01473914).
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 découle