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Enregistrement W2775684465 · doi:10.1111/hdi.12625

Factors associated with serum magnesium and vascular stiffness in maintenance hemodialysis patients

2017· article· en· W2775684465 sur OpenAlexvenueno aff
Mai Yorifuji, Takahiro Kuragano, Sayuri Kawada, Wataru Fukao, Kazuhiro Toyoda, Takeshi Nakanishi

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMagnesium in Health and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisInternal medicineMagnesiumPulse wave velocityArterial stiffnessArteriosclerosisBrachial arteryAlbuminCardiologySerum albuminCalciumBlood pressureEndocrinologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We evaluated the associated factors of serum magnesium in patients on maintenance hemodialysis (MHD). Furthermore, we evaluated the relationship between low serum magnesium and arteriosclerosis in these patients. METHODS: In 129 patients on MHD, we evaluated the blood levels of magnesium, brachial-ankle pulse wave velocity (ba-PWV), ankle-brachial index (ABI), and intima-media thickness of the common carotid artery (IMT). FINDINGS: In MHD patients, the serum level of magnesium was significantly correlated with age, calcium, TNF-α, albumin, and ba-PWV but not with ABI or IMT. In the multiple regression analysis, albumin (P = 0.0001, β = 0.31) and calcium (P = 0.029, β = 0.18) were selected as significant predictors of the magnesium level in MHD patients. Furthermore, the serum level of magnesium, as well as systolic blood pressure (P = 0.0001, β = 0.32) and age (P = 0.005, β = 0.25), were selected as significant (P = 0.012, β = -0.22) predictors of ba-PWV in MHD patients. DISCUSSION: In MHD patients, the serum magnesium level was associated with the serum levels of calcium and albumin. Furthermore, a low serum magnesium level in MHD patients was associated with the index of vascular stiffness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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