Using the Laser in Correcting Anemia in Hemodialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
One of the main symptoms of terminal‐stage chronic renal insufficiency is anemia. One of the best applicable methods correcting anemia is using recombinant human erythropoietin preparation. Using recombinant human erythropoietin in patients with terminal‐stage chronic renal insufficiency in 90–95% of events had a positive effect, but 5–10% of patient had refraction to erythropoietin, which has spurred the search for new efficient methods correcting anemia. The purpose of the study was to determine the influence of the laser on erythropoiesis and blood acid–alkaline condition (pH) in patients with terminal‐stage chronic renal insufficiency. In the course of the study, erythrocytes, hemoglobin, reticulocytes in blood, and blood acid–alkaline condition (pH) were determined. At the beginning of the treatment, all hematological parameters 5 and 15 days after marrow stimulation were defined. 15 days after marrow stimulation with laser, increasing amounts of erythrocytes, hemoglobin, and hematocrit were observed. The initial erythrocyte count was 2.22 ± 0.1 × 1012/L, hemoglobin 67.7 ± 3.2 g/L and hematocrit 18.2 ± 1.2%. During the laser treatment, erythrocyte count increased up to 2.9 ± 0.8 × 1012/L, hemoglobin up to 89.6 ± 2.9 g/L and hematocrit up to 28.2 ± 1.3% (p < 0005).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».