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Enregistrement W2555748643 · doi:10.1093/ndt/gfw172.28

SP488MYOCARDIAL STUNNING DURING RENAL REPLACEMENT THERAPY FOR ACUTE KIDNEY INJURY

2016· article· en· W2555748643 sur OpenAlexaff
Huda Mahmoud, Christopher W. McIntyre

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal replacement therapyAcute kidney injuryStunningKidneyInternal medicineIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Aims: The circulatory stress of chronic haemodialysis (HD) results in repetitive subclinical myocardial ischaemia (myocardial stunning), which contributes to adverse patient outcomes. Currently it is unknown whether this process occurs during renal replacement therapy (RRT) for acute kidney injury (AKI). Acute RRT differs in both its delivery and because patients do not display the circulatory changes of chronic uraemia that increase ischaemic susceptibility. We therefore aimed to determine whether acute RRT is capable of inducing myocardial stunning. Methods: 12 patients requiring RRT for AKI participated in an observational study. Serial echocardiography was performed before, during and after a single RRT session and images analysed off-line using speckle-tracking software. Myocardial stunning was defined as ≥2 new left ventricular (LV) regional wall motion abnormalities (RWMAs) during dialysis (>20% reduction in regional longitudinal strain); we used global longitudinal strain (GLS) to assess left ventricular contractility. Blood pressure (BP) and systemic haemodynamics were measured continuously using thoracic bioreactance. Intra-dialytic hypotension (IDH) was defined as >20mmHg fall in systolic blood pressure (SBP) or SBP <90mmHg.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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