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Enregistrement W4362468562 · doi:10.3390/nu15071710

Magnesium in Kidney Function and Disease—Implications for Aging and Sex—A Narrative Review

2023· review· en· W4362468562 sur OpenAlexafffund
María del Carmen Macías Ruiz, Lorena Cuenca‐Bermejo, Nicola Veronese, Emiliano Fernández Villalba, Ana María González Cuello, Karolina Kublickiene, Valeria Raparelli, Colleen M. Norris, Alexandra Kautzky‐Willer, Louise Pilote, Mario Barbagallo, Ligia J. Domínguez, María Trinidad Herrero

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMagnesium in Health and Disease
Établissements canadiensMcGill University Health CentreAlberta HealthUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesUniversidad de MurciaVetenskapsrådetCanadian Institutes of Health ResearchAustrian Science Fund
Mots-clésKidney diseaseMedicineRenal functionNarrative reviewClinical trialDiseasePopulationInternal medicineIntensive care medicineGerontologyPhysiologyEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnesium (Mg) has a vital role in the human body, and the kidney is a key organ in the metabolism and excretion of this cation. The objective of this work is to compile the available evidence regarding the role that Mg plays in health and disease, with a special focus on the elderly population with chronic kidney disease (CKD) and the eventual sex differences. A narrative review was carried out by executing an exhaustive search in the PubMed, Scopus, and Cochrane databases. Ten studies were found in which the role of Mg and sex was evaluated in elderly patients with CKD in the last 10 years (2012-2022). The progression of CKD leads to alterations in mineral metabolism, which worsen as the disease progresses. Mg can be used as a coadjuvant in the treatment of CKD patients to improve glomerular filtration, but its use in clinical applications needs to be further characterized. In conclusion, there's a need for well-designed prospective clinical trials to advise and standardize Mg supplementation in daily clinical practice, taking age and sex into consideration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSans objet
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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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