MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2150676019

Intravenous iron does not affect the rate of decline of residual renal function in patients on peritoneal dialysis.

2006· article· en· W2150676019 sur OpenAlexaff
Hemal Shah, Ashutosh M. Shukla, Abirami Krishnan, Theodore Pliakogiannis, Mufazzal Ahmad, Joanne M. Bargman, Dimitrios G. Oreopoulos

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal functionMedicinePeritoneal dialysisTransferrin saturationCreatinineUrologyInternal medicineDialysisDiabetes mellitusFerritinEndocrinologySerum ferritin
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The preservation residual renal function (RRF) is important for adequacy of peritoneal dialysis. Oxidative stress from intravenous (IV) iron has been shown to cause renal damage. The effect of IV iron on RRF has not been studied. Here, we report our experience during April 1999-March 2005 of the effect of IV iron on RRF. The study group included 24 patients (9 men, 15 women). The mean age of the group was 61 +/- 17.7 years. Diabetes mellitus and hypertension were the underlying cause of end-stage renal disease in 55% of the patients. We found serum creatinine, creatinine clearance, urea clearance, urine output, hemoglobin, transferrin saturation, and ferritin all to be statistically significantly different before and after administration of IV iron to the patients. However, the rate at which the glomerular filtration rate (GFR) declined over time did not change significantly when calculated for the period before and after the iron infusion, suggesting that the changes we observed after IV iron infusion were the result of the declining RRF--the rate of that decline being unaffected by the IV iron. Furthermore, the rate of GFR decline in this study was similar to that previously reported in our patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMed→Même sujetDialysis and Renal Disease Management→Travaux en français237 207→