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Enregistrement W2886225734 · doi:10.3390/nu10081076

The Vitamin K Metabolome in Chronic Kidney Disease

2018· review· en· W2886225734 sur OpenAlexaff
Mandy E. Turner, Michael A. Adams, Rachel M. Holden

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueVitamin K Research Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolomeKidney diseaseVitamin D and neurologyMedicinePopulationDiseaseVitaminInternal medicineEndocrinologyBiologyPhysiologyEnvironmental healthMetabolite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this review is to summarize the research to date on the impact of chronic kidney disease (CKD) on the vitamin K metabolome. Vitamin K-dependent proteins contribute to cardiovascular disease (CVD) prevention via the prevention of ectopic mineralization. Sub-clinical vitamin K deficiency is common in CKD patients, and evidence suggests that it may contribute to the CVD burden in this population. Research from animal models suggests that CKD alters tissue measures of the two predominant forms of vitamin K: KI and MK-4. The expression and/or activity of enzymes that regulate the recycling of vitamin K and the carboxylation of vitamin K-dependent proteins also appear to be altered in CKD. Evidence suggests that statins, a common pharmaceutical prescribed to CKD patients to prevent cardiovascular events, may impact the metabolism of vitamin K and therefore contribute to its relative inefficiency at preventing CVD in this population as kidney disease progresses. Human research on the tissue vitamin K metabolome in CKD patients is lacking.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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