Is it safe to prescribe ascorbic acid for urinary acidification in stone-forming patients with alkaline urine?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: To study the effect of ascorbic acid (AA) supplementation on urinary pH, metabolic stone work-up parameters, and development of de novo urolithiasis in stone-forming patients. Material and methods: A retrospective review of the patients followed-up at a tertiary stone centre between September 2009 and October 2015 was performed. Patients with recurrent urolithiasis who received AA supplementation as a urinary acidifying agent were included in the study. Detailed metabolic stone work-up, including two 24-hour urine collections obtained pre- and post-AA supplementation were compared. In addition, imaging studies were reviewed to assess the development of de novo urolithiasis. Results: Twenty-four patients were included in the study with a mean age of 60.6 years and a median daily AA dose of 1000 mg (range: 500-2000 mg). Median follow-up period was 22.6 months (range: 19.7-32.1). After AA supplementation, there was a significant decrease in urinary pH (7.6 vs. 6.9, p=0.02). Although there was no significant increase in the daily oxalate excretion, two patients (8.3%) had their AA dose reduced or discontinued due to de novo hyperoxaluria (342.9 vs 510.2 umol/day; p=0.75). Other serum and urinary parameters did not show any significant changes. Eight (33.3%) patients developed de novo urolithiasis with struvite and carbonate apatite being the major components. Conclusion: AA supplementation resulted in significantly lower urinary pH in patients with recurrent urolithiasis and alkaline urine pH. Prospective studies are needed to assess whether this reduction in urinary pH is associated with lower stone recurrence rates.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».