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Enregistrement W2930634107 · doi:10.1046/j.1600-6143.2003.00209.x

Statin Use and Bone Mineral Density in Renal Transplant Recipients

2003· article· en· W2930634107 sur OpenAlexaff
G. V. Ramesh Prasad, Rick Chiu, Michelle M. Nash, Jeffrey S. Zaltzman

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone mineralOsteoporosisInternal medicineTransplantationFemoral neckKidney transplantationPopulationUrologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic renal dysfunction is common in non-renal solid organ (SOT) and hematopoietic stem cell transplant (HSCT) recipients and is commonly attributed to calcineurin inhibitor toxicity, often without renal histopathologic evaluation. Polyomavirus nephropathy (PVN) is an important cause of allograft dysfunction in kidney transplant recipients but has rarely been reported in native kidneys of non-renal transplant recipients. We report the clinical, pathologic and virologic features of PVN in native kidneys of two allograft recipients. In both, severe renal dysfunction was accompanied by histopathologic evidence of PVN, including characteristic viral inclusions by routine stains, immunohistochemistry and electron microscopy. High levels of BK virus (BKV) DNA were detected in kidney tissue of patients using BKV-specific polymerase chain reaction (PCR). In 1 patient, high levels of BKV DNA were detected in plasma and urine, and administration of low-dose cidofovir was associated with clearance of BK viremia. These results extend the populations in which PVN has been documented in native kidneys to include heart and stem cell transplant recipients, and suggest that cidofovir has activity against BKV in vivo. Studies to define the incidence and potential contribution of PVN to chronic renal dysfunction commonly attributed to calcineurin inhibitor toxicity in non-renal transplant recipients are warranted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations37
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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