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Enregistrement W2329367808 · doi:10.1097/mou.0000000000000107

Bone health in living kidney donors

2014· review· en· W2329367808 sur OpenAlexafffund
Kyla L. Naylor, Amit X. Garg

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Urology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAstellas PharmaOsteoporosis Canada
Mots-clésMedicineKidneyBone mineralBone remodelingKidney donationInternal medicineOsteoporosisFibroblast growth factor 23Parathyroid hormoneNephrectomyPopulationKidney transplantationEndocrinologyUrologyPhysiologyCalciumEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Living kidney donors may experience changes in bone mineral metabolism, which adversely affect the skeletal system. In this review, we summarize the literature assessing the relationship between living kidney donation, changes in bone mineral metabolism, and skeletal fracture. RECENT FINDINGS: Living kidney donor nephrectomy may lower the concentration of 1,25-dihydroxyvitamin D and phosphate and raise the concentration of parathyroid hormone, with no appreciable effect on the concentration of calcium. There is conflicting evidence on whether the concentration of fibroblast growth factor 23 rises after kidney donation. Whether these changes in bone mineral metabolism alter skeletal fracture risk in living kidney donors is an open question. To date, a single study of over 2000 living kidney donors (median age 43 years) matched to a segment of the general population selected for good health has found that after a median follow-up of 6.6 years (maximum 17.7 years), the rate of fragility (osteoporotic) fractures is no higher in donors compared to nondonors. SUMMARY: Living kidney donors experience changes in bone mineral metabolism. Long-term studies are needed to determine whether an association between living kidney donation and fracture exists.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,342 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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