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Enregistrement W2526442965 · doi:10.1111/sdi.12548

Why Is Your Patient Still Short of Breath? Understanding the Complex Pathophysiology of Dyspnea in Chronic Kidney Disease

2016· review· en· W2526442965 sur OpenAlexaff
Fabio R. Salerno, Grace Párraga, Christopher W. McIntyre

Notice bibliographique

RevueSeminars in Dialysis · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicinePathophysiologyKidney diseaseWastingHeart failureVolume overloadEndothelial dysfunctionEtiologyDiseasePulmonary hypertensionAnemiaCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dyspnea is one of the most common symptoms associated with CKD. It has a profound influence on the quality of life of CKD patients, and its underlying causes are often associated with a negative prognosis. However, its pathophysiology is poorly understood. While hemodialysis may address fluid overload, it often does not significantly improve breathlessness, suggesting multiple and co-existing alternative issues exist. The aim of this article is to discuss the main pathophysiologic mechanisms and the most important putative etiologies underlying dyspnea in CKD patients. Congestive heart failure, unrecognized chronic lung disease, pulmonary hypertension, lung fibrosis, air microembolism, dialyzer bio-incompatibility, anemia, sodium, and fluid overload are potential frequent causes of breathing disorders in this population. However, the relative contributions in any one given patient are poorly understood. Systemic inflammation is a common theme and contributes to the development of endothelial dysfunction, lung fibrosis, anemia, malnutrition, and muscle wasting. The introduction of novel multimodal imaging techniques, including pulmonary functional magnetic resonance imaging with inhaled contrast agents, could provide new insights into the pathophysiology of dyspnea in CKD patients and ultimately contribute to improving our clinical management of this symptom.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeAutre devis
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

Citations45
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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