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Enregistrement W4206434078 · doi:10.1016/j.explore.2022.01.001

Preserving residual renal function: Is interdialytic acupuncture an add-on option? A case series report

2022· article· en· W4206434078 sur OpenAlexaff
Hsuan-Kuang Jung, Tzu-Hsuan Lai, Jung‐Nien Lai, Jaung‐Geng Lin, Shung‐Te Kao

Notice bibliographique

RevueEXPLORE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal functionAcupunctureUrologyZusanliCreatinineUrinePopulationAnesthesiaInternal medicineElectroacupuncturePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Whether acupuncture therapy contributes to preserving residual renal function (RRF) remains largely unknown. This case series demonstrated the potential beneficial effects of acupuncture for preserving RRF in five patients with end-stage renal disease undergoing hemodialysis (HD) treatment. PARTICIPANTS: HD patients received eight sessions of weekly 30 min interdialytic acupuncture (Inter-A) at ten selected acupoints, namely Yintang (GV29), Yingxiang (LI20), Shuijin (Tung's Acupuncture), Lianquan (CV23), Shangqu (KI17), Tianshu (ST25), Siman (KI14), Hegu (LI4), Zusanli (ST36) and Sanyingjao (SP6). Residual urine volume (rUV) and residual glomerular filtration rate (rGFR) were recorded once every two weeks Outcomes: Changes in rUV and rGFR were calculated using 24 h urine collection data to assess RRF. Variations in hemoglobin, urea Kt/V and serum albumin levels were measured monthly to evaluate HD adequacy. RESULTS: at 2- and 4-week follow-up, respectively. The mean percentage difference increased by 31% in the rUV and 37% in the rGFR. Routine measurements of HD adequacy also showed improvements. CONCLUSIONS: Acupuncture might be an optional add-on treatment for HD population with poor control of water; however, further well-designed controlled trials 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)0,000
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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations3
Publié2022
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Résumé présentoui

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