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Enregistrement W4382344554 · doi:10.2215/cjn.0000000000000244

Treatment Guidelines for Hyponatremia

2023· review· en· W4382344554 sur OpenAlexaff
Richard H. Sterns, Helbert Rondon‐Berrios, Horacio J. Adrogué, Tomás Berl, Volker Burst, David Cohen, Mirjam Christ‐Crain, Martín Cuesta, Guy Decaux, Michael Emmett, Aoife Garrahy, Fabrice Gankam‐Kengne, John K. Hix, Ewout J. Hoorn, Kamel S. Kamel, Nicolaos E. Madias, Alessandro Peri, Julie Refardt, Mitchell H. Rosner, Mark Sherlock, Stephen M. Silver, Alain Soupart, Chris Thompson, Joseph G. Verbalis

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectrolyte and hormonal disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyponatremiaMedicineLimitingIntensive care medicinePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International guidelines designed to minimize the risk of complications that can occur when correcting severe hyponatremia have been widely accepted for a decade. On the basis of the results of a recent large retrospective study of patients hospitalized with hyponatremia, it has been suggested that hyponatremia guidelines have gone too far in limiting the rate of rise of the serum sodium concentration; the need for therapeutic caution and frequent monitoring of the serum sodium concentration has been questioned. These assertions are reminiscent of a controversy that began many years ago. After reviewing the history of that controversy, the evidence supporting the guidelines, and the validity of data challenging them, we conclude that current safeguards should not be abandoned. To do so would be akin to discarding your umbrella because you remained dry in a rainstorm. The authors of this review, who represent 20 medical centers in nine countries, have all contributed significantly to the literature on the subject. We urge clinicians to continue to treat severe hyponatremia cautiously and to wait for better evidence before adopting less stringent therapeutic limits.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,355
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations70
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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