Laboratory Tests to Determine the Cause of Hypokalemia and Paralysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypokalemia and paralysis may be due to a short-term shift of potassium into cells in hypokalemic periodic paralysis (HPP) or due to a large deficit of potassium in non-HPP. Failure to make a distinction between HPP and non-HPP may lead to improper management. Therefore, we evaluated the diagnostic value of spot urine tests in patients with hypokalemia and paralysis during 3 years. METHODS: Before therapy, the urine potassium concentration, potassium-creatinine ratio, and transtubular potassium concentration gradient were determined in a second voided urine sample. RESULTS: Forty-three patients with hypokalemia and paralysis were identified: 30 had HPP and 13 had non-HPP. There was no significant difference in the plasma potassium or bicarbonate concentrations and in the pH of arterial blood between the 2 groups. All but 2 patients in the non-HPP group had urine potassium concentration values less than 20 mmol/L. Although the potassium concentration was significantly lower in the HPP group, there was some overlap. In contrast, the transtubular potassium concentration gradient and potassium-creatinine ratio differentiated patients with HPP vs non-HPP. Although only a mean +/- SD of 63 +/- 36 mmol of potassium chloride was administered in the patients with HPP, rebound hyperkalemia (>5 mmol/L) occurred in 19 (63%) of these 30 patients. CONCLUSIONS: Calculating the transtubular potassium concentration gradient and potassium-creatinine ratio provided a simple and reliable test to distinguish HPP from non-HPP. Minimal potassium chloride supplementation should be given to avoid rebound hyperkalemia in patients with HPP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».