Effect of Potassium Citrate on Calcium Phosphate Stones in a Model of Hypercalciuria
Notice bibliographique
Résumé
Potassium citrate is prescribed to decrease stone recurrence in patients with calcium nephrolithiasis. Citrate binds intestinal and urine calcium and increases urine pH. Citrate, metabolized to bicarbonate, should decrease calcium excretion by reducing bone resorption and increasing renal calcium reabsorption. However, citrate binding to intestinal calcium may increase absorption and renal excretion of both phosphate and oxalate. Thus, the effect of potassium citrate on urine calcium oxalate and calcium phosphate supersaturation and stone formation is complex and difficult to predict. To study the effects of potassium citrate on urine supersaturation and stone formation, we utilized 95th-generation inbred genetic hypercalciuric stone-forming rats. Rats were fed a fixed amount of a normal calcium (1.2%) diet supplemented with potassium citrate or potassium chloride (each 4 mmol/d) for 18 weeks. Urine was collected at 6, 12, and 18 weeks. At 18 weeks, stone formation was visualized by radiography. Urine citrate, phosphate, oxalate, and pH levels were higher and urine calcium level was lower in rats fed potassium citrate. Furthermore, calcium oxalate and calcium phosphate supersaturation were higher with potassium citrate; however, uric acid supersaturation was lower. Both groups had similar numbers of exclusively calcium phosphate stones. Thus, potassium citrate effectively raises urine citrate levels and lowers urine calcium levels; however, the increases in urine pH, oxalate, and phosphate levels lead to increased calcium oxalate and calcium phosphate supersaturation. Potassium citrate induces complex changes in urine chemistries and resultant supersaturation, which may not be beneficial in preventing calcium phosphate stone formation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».