Impact of iatrogenic iron overload on the course of hepatitis C in the dialysis population: A plea for caution
Notice bibliographique
Résumé
About 2.5% of the world population, corresponding to about 177 million individuals, are infected by hepatitis C virus (HCV), a small, single-stranded RNA virus. The prevalence of HCV infection among dialysis patients in Japan, Europe, and North America during the 2012 to 2015 period was found to be 8.7% in the DOPPS study. Nosocomial HCV spread in hemodialysis facilities still occurs. Increased hepatic tissue iron has been shown to play a deleterious role in the course of hepatitis C, favor development of fibrosis and cirrhosis and possibly increase the risk of liver cancer in the general population. Regular loss of blood in the hemodialysis circuit, in routine blood sampling for laboratory tests (for uremia monitoring), and in gut due to uremic enteropathy, invariably results in iron deficiency for which patients are commonly treated with intravenous (IV) iron preparations. Data on the effects of IV iron in hemodialysis patients with hepatitis C are limited (2 studies) and strongly suggest that parenteral iron may contribute to hepatocellular injury. Iatrogenic iron overload is extremely prevalent among hemodialysis population worldwide. Iron overload and toxicity has emerged as one of the most controversial topic in the management of anemia in dialysis patients. Given the known impact of iron in promoting growth and virulence of HCV and the associated liver disease, it is necessary to use iron therapy cautiously and closely monitor plasma markers of iron metabolism and liver iron stores non-invasively by means of MRI to avoid iron overload in this vulnerable population.
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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 | 0,022 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».