Monthly Continuous Erythropoietin Receptor Activator Versus Weekly Epoetin-Beta, Similar Hemoglobinization but Different Anisocytosis Degree in Hemodialysis Patients: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The monthly continuous erythropoietin receptor activator (CERA) utilization maintains stable hemoglobin (Hb) after conversion from weekly epoetin-β (EB); however, how the different pharmacologic properties affect the red blood cell (RBC) size determined by RBC distribution width (RDW) has not been evaluated yet. We assess the potential differences in iron metabolism, plasma erythropoietin (EPO), hepcidin, and soluble α-Klotho (α-Klotho) levels as an emergent hematopoiesis factor. METHODS: Thirty-seven chronic hemodialysis patients were included from January 2010 to November 2011 and randomized (1:1) to continue with EB or to convert to monthly CERA. Primary outcome was the mean change in Hb between groups at months 0, 3 and 6, and the percentage of patients who maintained stable Hb (Hb ± 1 g/dL from baseline level to month 6). Secondary outcomes were the influence on the erythropoietic process and iron metabolism markers. Thirty-one patients completed the study (CERA: n = 15, EB: n = 16). RESULTS: = 0.23). During the evaluation period, in the CERA group, EPO was higher, and hepcidin and ferritin decreased significantly. α-Klotho decreased in both groups and correlated negatively with the changes on the RDW and positively with transferrin and serum iron. The number of serious adverse events was higher at the CERA group. CONCLUSIONS: Monthly CERA maintained Hb concentrations; however, it showed a significant effect on RDW, probably due to its impact on the EPO and hepcidin levels. α-Klotho decreased significantly in both groups, and its changes correlated with the changes in iron metabolism. Whether the RDW evolution was associated with the serious adverse events (SAEs) is a feasible hypothesis that needs to be confirmed in large studies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».