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Enregistrement W4311522345 · doi:10.3390/antibiotics11121741

Effects of Bismuth Exposure on the Human Kidney—A Systematic Review

2022· review· en· W4311522345 sur OpenAlexaboutno aff
Lauter Eston Pelepenko, Ana Cristina Padilha Janini, Brenda Paula Figueiredo de Almeida Gomes, Adriana de Jesus Soares, Marina Angélica Marciano

Notice bibliographique

RevueAntibiotics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésNephrotoxicityMedicineBismuthIntensive care medicineKidneyRenal functionToxicityInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of bismuth toxicity on the kidney-the main organ responsible for blood filtration-were systematically reviewed. This review was motivated by availability of several sources of bismuth in contact with humans including environmental, medications, dental materials, and cosmetics, potentially leading to kidney filtration of this chemical. No previous studies have systematically reviewed the literature considering this association. A total of 22 studies with a total of 46 individuals met the inclusion criteria, 19 being case reports with only one patient enrolled. The included studies publication dates ranged from 1961 to 2021 and the countries of publication were the United States of America, United Kingdom, Germany, Turkey, Switzerland, and Canada. Bismuth sources affecting the kidneys were uniquely reported as from medical purposes and mostly associated to overdoses with several symptoms, apparently with dose-dependent consequences. Patient history of renal impairment seemed to affect the outcome of the case. Several therapies were conducted following bismuth intoxication, and few studies performed renal biopsies describing its histological findings. It is crucial to reconsider the nephrotoxicity of bismuth compounds, mainly in patients with previous history of renal impairment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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