High prevalence of elevated molybdenum levels in pediatric CKD patients. A cross-sectional and longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Many of the secondary effects of high levels of molybdenum (Mo) overlap with symptoms commonly seen in pediatric patients with chronic kidney disease (CKD). We measured plasma Mo levels and examined the relationship between Mo levels and kidney function. MATERIALS AND METHODS: The study was carried out at the London Health Sciences Centre in London, Ontario, Canada with 36 children and adolescents 4 - 18 years of age with CKD. There were 1 - 6 trace element measurements (Mo and copper (Cu)) per patient. We studied the proportion of patients with abnormal trace element levels and the relationship between trace element levels and estimated glomerular filtration rate (eGFR), calculated using the Filler formula. Plasma Mo and Cu levels were measured using High Resolution Sector Field Inductively Coupled Mass Spectrometry. Anthropomorphic data and blood parameters were collected from our electronic chart program. RESULTS: (35, 75). Median Mo level was 2.00 µg/L (1.40, 2.88). 20 patients had at least one set of Mo levels above the published reference interval in either unit, and the results of 46% of the tests were above the interval. There was a strong negative correlation between the Mo levels and the eGFR (Spearman's r = -0.627, p < 0.0001). CONCLUSIONS: Our study suggests that pediatric patients with CKD have elevated plasma levels of Mo, which may cause secondary effects commonly associated with CKD. The elevated Mo levels in our center's catchment area may cause an accumulation of this trace element in patients with impaired renal function. .
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».