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Enregistrement W2126241938 · doi:10.1111/j.1492-7535.2004.0085be.x

Inflamation and EPO Therapy in HD Patients

2004· article· en· W2126241938 sur OpenAlexvenueno aff
D. Yonova, Stefan Dobrev, I Stanchev, V. Papazov, N. Kojcheva, M. Velizatova, S Hadjiev

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythropoietin and Anemia Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineErythropoietinUremiaInflammationInternal medicineAcute-phase proteinParathyroid hormoneCreatinineDialysisTransferrinEndocrinologyHemodialysisC-reactive proteinGastroenterologyCalcium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some authors suggest that inflammation can be one of the reasons of erythropoietin (EPO) resistance. The purpose of the study was to follow‐up some laboratory markers of inflammation in 21 dialysis patients, all treated with adequate anaemia doses EPO, divided in 2 groups: first one adequately responding to EPO treatment (with Hb higher than 9 g/L) and second one resistant to it (with Hb lower than 9 g/L). Some acute phase proteins and markers of inflammation were measured as follow: C‐reactive protein (CRP), α1‐AGT, α1‐antitrypsine, and haptoglobine (HP), as some anti‐acute phase proteins, transferrin (TF). WBC count, some enzymes: ASAT, ALAT, and substrates: urea, creatinine, albumins (Albs), lipid profile, glucose, phosphate, iron, electrolytes, and parathyroid hormone were tested as well. The study found significant higher CRP, HP, Tg, P, and Alb in the second group than in the first. TF was lower in all patients, which may be connected to the chronic inflammatory status (uremia), and there was no iron deficit or severe parathyroid hyperfunction to be convinced for EPO resistance. The study suggests that EPO resistance may be related to some inflammatory factors and treatment of the inflammation possibly will overcome the problem.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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