Risk evaluation of metformin use in patients with kidney injury.
Notice bibliographique
Résumé
Background: In a world where the prevalence of Diabetes is ever increasing metformin plays an important role in the management of the disease. The most feared adverse effect of metformin is lactic acidosis, a rare situation that has a poor prognosis. This study aims to report the cases of metformin associated lactic acidosis (MALA) in Centro Hospitalar Universitário de São João (CHUSJ) evaluated by the Nephrology department. Methods: All cases of MALA in diabetic patients admitted to our tertiary center that had an evaluation by the nephrology department from the year of 2017 until 2019 were included. Data referring to clinical status, blood analysis, evolution and outcome were retrospectively analyzed. Results: We identified 10 patients with MALA and verified only 1 death, which wasn't directly attributable to this condition. At admission patients presented with arterial blood pH of 7.07 ± 0.14 and plasma lactate of 9.67 ± 4.09. There was no significant association between days of hospitalization and either pH, plasma creatinine or lactate at admission. Conclusion: MALA diagnostic and metformin's association with lactic acidosis remains not completely clarified. Our study shows lower mortality than what has been previously published. To date, no reliable predictor of mortality has been identified. More studies are needed to evaluate the usefulness of determining metformin concentrations and to assess the true influence of the drug in the development of lactic acidosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».