Elevated Neutrophil Gelatinase Lipocalin Levels Are Associated With Increased Oxidative Stress in Hemodialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Administration of intravenous iron is an essential treatment of anemia in hemodialysis patients, but it may lead to oxidative stress and increased morbidity and mortality. There is evidence that neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) is protective against oxidative stress and thus the aim of the present study was to investigate the relationship between plasma NGAL and advanced oxidative protein products (AOPP) in hemodialysis patients treated with intravenous iron. METHODS: In a prospective study, 47 hemodialysis patients (mean age 63 years, SD = 13.6; 40% women) were enrolled from two separate hospitals. Oxidative stress was induced by an intravenous administration of 100 mg iron saccharate 0.5 h after the start of dialysis. Blood samples were drawn at the beginning of the dialysis, 0.5 h after iron administration and at the end of dialysis. NGAL levels were measured from the first blood sample, AOPP levels were measured from all blood samples. RESULTS: Our results showed that higher NGAL and AOPP levels at the beginning of the dialysis, prior to iron administration, significantly predicted higher levels of AOPP toward the end of dialysis, (β = 0.355, SE = 0.054, P = 0.035; β = 0.297, SE = 0.159, P = 0.043, respectively). CONCLUSIONS: Our results suggest that higher level of NGAL is a risk factor for oxidative stress, as measured by AOPP levels, in dialysis patients receiving intravenous iron. Our findings could identify dialysis patients who are at higher risk from iron supplementation via measurement of NGAL levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».