Different serum sodium assay, different model for end stage liver disease - sodium scores in patients awaiting liver transplant: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Sodium can be measured with direct or indirect methods; abnormal plasma total protein concentration can impact on sodium measured by indirect ion-selective electrodes (ISE). Serum sodium is an important item to determine the Model for End Stage Liver Disease Sodium (MELD-Na) score, commonly used for liver graft allocation. Patients with cirrhosis usually have hypoproteinemia. The aim of this study was to determine if there was a significant difference between the MELD-Na scores calculated based on the results of two different serum sodium ISE: indirect and direct. METHODS: same date and time) direct and indirect sodium determinations. We calculated the MELD-Na scores with both sodium determinations, and we compared them. RESULTS: There was a significant difference between MELD-Na scores; the mean difference was 0.4±1.3. If MELD-Na score had been determined by the sodium measured by the direct ISE, 69 patients (42%) would have stayed in the same place on the waiting list, 67 patients (40%) would have moved up, and 30 patients (18%) would have moved down. CONCLUSIONS: There was a statistically significant difference between the MELD-Na scores calculated based on the two different sodium concentrations, which would theoretically result in changes in the order of the waiting list. This finding should prompt studies to assess if MELD-Na calculated based on direct methods has a better performance to predict clinically relevant outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».