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Enregistrement W2398096896 · doi:10.1358/dot.2015.51.12.2420391

Patiromer: A significant advance in the management of hyperkalemia

2015· review· en· W2398096896 sur OpenAlexaff
David M. Paton

Notice bibliographique

RevueDrugs of today · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePotassium and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperkalemiaMedicineSpironolactoneKidney diseaseHeart failureAldosteroneAdverse effectInternal medicineUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The U.S. Food and Drug Administration (FDA) approved patiromer to treat hyperkalemia on October 21, 2015, making it the first agent approved for this condition in 50 years. Patiromer was developed by Relypsa, Inc. The active ingredient is patiromer sorbitex calcium which consists of the active moiety, patiromer, a nonabsorbed potassium-binding polymer, and a calcium-sorbitol counterion. In the colon, patiromer exchanges calcium for potassium thus causing a fall in serum potassium. Trials have shown that patiromer reduces serum potassium in patients with mild, moderate and moderate to severe hyperkalemia to the normal range. It has also been used successfully in patients with chronic kidney disease and/or heart failure. It has also allowed the use of the mineralocorticoid antagonist spironolactone in full dosage in patients with chronic kidney disease and/or heart failure who were already receiving a renin-angiotensin-aldosterone system inhibitor. Adverse effects have mostly been gastrointestinal in nature and have not caused patients to discontinue treatment in unacceptable numbers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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