Antidiuretic Hormone and Serum Osmolarity Physiology and Related Outcomes: What Is Old, What Is New, and What Is Unknown?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Although the physiology of sodium, water, and arginine vasopressin (AVP), also known as antidiuretic hormone, has long been known, accumulating data suggest that this system operates as a more complex network than previously thought. EVIDENCE ACQUISITION: English-language basic science and clinical studies of AVP and osmolarity on the development of kidney and cardiovascular disease and overall outcomes. EVIDENCE SYNTHESIS: Apart from osmoreceptors and hypovolemia, AVP secretion is modified by novel factors such as tongue acid-sensing taste receptor cells and brain median preoptic nucleus neurons. Moreover, pharyngeal, esophageal, and/or gastric sensors and gut microbiota modulate AVP secretion. Evidence is accumulating that increased osmolarity, AVP, copeptin, and dehydration are all associated with worse outcomes in chronic disease states such as chronic kidney disease (CKD), diabetes, and heart failure. On the basis of these pathophysiological relationships, an AVP receptor 2 blocker is now licensed for CKD related to polycystic kidney disease. CONCLUSION: From a therapeutic perspective, fluid intake may be associated with increased AVP secretion if it is driven by loss of urine concentration capacity or with suppressed AVP if it is driven by voluntary fluid intake. In the current review, we summarize the literature on the relationship between elevated osmolarity, AVP, copeptin, and dehydration with renal and cardiovascular outcomes and underlying classical and novel pathophysiologic pathways. We also review recent unexpected and contrasting findings regarding AVP physiology in an attempt to explain and understand some of these relationships.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».