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Enregistrement W2098774999 · doi:10.1093/ndtplus/sfp167

The effects of discontinuing cinacalcet at the time of kidney transplantation

2009· article· en· W2098774999 sur OpenAlexaff
M. Jadoul, Ana Baños, Valter J. Zani, Gavril Hercz

Notice bibliographique

RevueClinical Kidney Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensHumber River Regional Hospital
Organismes subventionnairesAmgen
Mots-clésCinacalcetMedicineCalcimimeticSecondary hyperparathyroidismKidney transplantationDialysisUrologyTransplantationKidney diseaseHyperparathyroidismInternal medicineParathyroid hormoneCalcium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The calcimimetic, cinacalcet, is approved for treating secondary hyperparathyroidism (SHPT) in patients with chronic kidney disease (CKD) on dialysis. Biochemical profiles and clinical outcomes in patients discontinuing cinacalcet at kidney transplantation have not been previously described.Methods. We performed a retrospective observational study evaluating post-transplant biochemical profiles and clinical outcomes in patients who had enrolled in phase 2 or 3 randomized, placebo-controlled studies of cinacalcet before receiving a kidney transplant.Results. The study included 28 former cinacalcet and 10 former placebo patients. Post-kidney transplant, there were no obvious differences between the two groups in levels of serum intact parathyroid hormone, calcium or phosphorus. One patient in each group underwent post-transplant parathyroidectomy. Kidney transplant failure was apparent in one former cinacalcet-treated patient (4%) and three former placebo patients (30%). The duration of hospitalization (mean +/- standard error) immediately post-transplant in these two groups was 2.3 +/- 0.3 and 3.4 +/- 0.8 weeks, respectively.Conclusions. Using cinacalcet to treat SHPT in patients with CKD awaiting kidney transplantation does not appear to modify SHPT-related post-transplant biochemical profiles, or clinical outcomes, compared with placebo.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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