Risk evaluation of metformin use in patients with kidney injury.
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: Num cenário em que a prevalência de diabetes está em crescendo a metformina tem um papel importante no controlo da doença. A reação adversa mais temida é a acidose lática, uma complicação rara, mas que apresenta mau prognóstico. Este estudo pretende relatar os casos de acidose lática associada à metformina (MALA) verificados no Centro Hospitalar Universitário de São João (CHUSJ) com avaliação pelo serviço de nefrologia. Métodos: Todos os casos de MALA admitidos no nosso centro terciário com avaliação pelo departamento de nefrologia verificados no período de 2017 a 2019 foram incluídos. Foram colhidos dados referentes ao contexto clínico, análises laboratoriais e evolução clínica. Resultados: Foram identificados 10 pacientes com diagnóstico de MALA e verificamos apenas 1 morte não diretamente associada a esta entidade. Na avaliação inicial os pacientes apresentavam-se com pH no sangue arterial de 7.07 ± 0.14 e níveis de lactato de 9.67 ± 4.09. Não foi identificada qualquer associação entre a duração do internamento e o ph, creatinina plasmática ou lactato à admissão. Conclusão: O diagnóstico de MALA e a influência da metformina na acidose lática permanece não completamente esclarecida. O nosso estudo revelou uma taxa de mortalidade inferior ao relatado anteriormente. Até à data não foram encontrados preditores de mortalidade fiáveis. São necessários mais estudos com vista à avaliação da utilidade do doseamento de metformina e para estudar a verdadeira influência deste fármaco no desenvolvimento de acidose lática.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».