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Enregistrement W2144683510 · doi:10.1046/j.1492-7535.2003.01258.x

Does Very Low Dialysis Endtoxin Level Influence the Plasma Pentosidine Levels in Dialysis Patients?

2003· article· en· W2144683510 sur OpenAlexvenueno aff
Akira Saitō, Y. Izuhara, Kazuhiro Saito, Toshihiko Ono, Kiyoshi Kurokawa

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPentosidineMedicineDialysisHemodialysisInternal medicinePlasma levelsUrologyGlycation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to confirm whether or not very low endtoxin level in dialysate influences the formation of advanced glycation end products (AGEs) in dialysis patients, plasma pentosidine were determined in the dialysis patients before and after the switch to new water-supply system. Method: Plasma pentosidine were measured by high-performance liquid chromatography in 84 patients on long-term hemodialysis before 3 month, 6 months after the switch of dialysate endtoxin level from 0.020–0.025 to 0.001 EU/ml. Endtoxin measurement was done by the Wellreader SK603 (Seikagaku Kogyo Co. Tokyo) by which detection limit is less than 0.001 EU/ml. The plasma pentosidine levels fell from 1.55 ± 0.61 nmol/ml to 1.38 ± 0.52 nmol/ml (3 month after, p < 0.0001) and 1.31 ± 0.50 nmol/ml (6 month after, p < 0.0001). The fall in plasma pentosidine levels were equally observed in patients given dialysis with high-flux polysulfone, PMMA, and cellulose acetate membranes. Unexpectedly, the plasma triglycerides levels fell from 150 ± 116 mg/dl to 124 ± 79 mg/dl (3 month after, p < 0.01) and 119 ± 75 mg/dl (6 month after, P < 0.01). The levels of total cholesterol, c-reactive protein, β 2-microglobulin did not change during this study. Conclusion: Water purity of dialysis fluid has an impact on AGE formation and improve a status of lipid metabolism in hemodialysis patients even if endtoxin level was very low.

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 seuil0,003

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 recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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