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Enregistrement W2142087289 · doi:10.1373/clinchem.2013.208777

d-Lactate: A Novel Contributor to Metabolic Acidosis and High Anion Gap in Diabetic Ketoacidosis

2013· letter· en· W2142087289 sur OpenAlexaff
Jinshuang Bo, Wei Li, Zengqiang Chen, Daniel G Wadden, Edward Randell, Huaibin Zhou, Jianxin Lü, Qing H. Meng

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2013
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAnion gapDiabetic ketoacidosisMetabolic acidosisKetoacidosisInternal medicineAcidosisEndocrinologyKetone bodiesDiabetes mellitusMedicineMetabolismType 1 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: Diabetic ketoacidosis (DKA),the most common and serious acute complication of diabetes, is characterized by hyperglycemia and severe high–anion-gap metabolic acidosis with ketonemia (1). In DKA, the high anion gap is attributed largely to excessive production of blood ketone bodies, and serum β-hydroxybutyrate quantification is recommended for the diagnosis and monitoring of DKA (2). However, even counting of all the ketone bodies, including β-hydroxybutyrate, does not account for the entire anion gap, suggesting that there are additional sources of anion production in DKA. We recently demonstrated that plasma d-lactate concentrations were greatly increased in DKA compared with the concentrations in diabetic patients or a healthy control group (3). Nevertheless, the clinical value of d-lactate measurement in metabolic acidosis, especially the contribution of d-lactate to the metabolic acidosis and high anion gap in DKA, is not well appreciated. We report here that decreasing d-lactate concentrations are associated with improved clinical situations, whereas increased lactate concentrations are associated with the severity of metabolic acidosis and high anion gap …

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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