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Enregistrement W4396989669 · doi:10.1681/asn.20223311s1689a

Does Sodium Magnetic Resonance Imaging Help for Initiation of Incremental Dialysis?

2022· article· en· W4396989669 sur OpenAlexaff
Sandrine Lemoine, Alireza Akbari, Jarrin D. Penny, Christopher W. McIntyre

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingDialysisSodiumMedicineNuclear magnetic resonanceInternal medicineChemistryRadiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Incremental HD (twice a week) can be proposed to some patients who had a significant residual renal function (RRF) when hemodialysis (HD) is initiated. However renal urea clearance is a very limited tool to assess the totality of crucial functions of the kidney, such as ability of the kidney to control salt and water excretion. We hypothesized that corticomedullary gradient (CMG) measurement with 23NaMRI could provide a new tool to select HD patients potentially suitable for incremental dialysis. Methods: We conducted a prospective observational study to better characterize CMG in HD patient with 23NaMRI. We performed CMG measurment with 23NaMRI in fasting patients. All MR experiments were carried out on a GE MR750 3T (GE Healthcare, WI). A custom-built two-loop (18cm in diameter) butterfly radiofrequency surface coil tuned for 23Na frequency (33.786 MHz) was used to acquire renal 23Na images. We compared CMG in healthy controls (n=15) and HD patients (n=10) with or without conventionally assessed RRF. Results: For healthy controls, median (IQR) age was 50 (32-60), years old, 46% men, eGFR 103 (84-108) mL/min/1.73m2, urinary osmolarity (osmU) 786 (587-938) osm/L. For HD patients, median(IQR) age was 50 (32-60) years old, 40 % men, urinary osmolarity (osmU) 313 (193-317) osm/L, 40% with residual renal function (RRF). Corticomedullary gradient for controls (1,53 (1,47-1,61)), was significantly different to HD 1,32 (1,24-1,36) (p=0.001). There was a significant correlation between osmolarity and CMG (r=0.92, p<0.001). We were able to see a difference in salt repartition between HD patient with RRF and control. Anuric HD patients had lost medullary sodium entirely. Figure 1 shows difference in corticomedullary pictures (A) control; (B) HD patients with RRF; (C) HD patients with no RRF Conclusions: We showed that is possible to assess corticomedullary gradient in HD patients. Additional study is justified to explore the ability to the 23NaMRI to discriminate patients who might benefit best from an incremental dialysis approach.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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