Impact of Sodium, Potassium, and Calcium on the Child-Pugh and MELD Scores in Assessing the Severity of Liver Cirrhosis: A Two-Year Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim Patients with chronic liver disease are prone to experiencing electrolyte imbalances as a result of physiological changes caused by cirrhosis. These imbalances have a detrimental effect on prognosis, morbidity, and mortality. This study aimed to assess the serum concentrations of sodium, calcium, and potassium in patients with liver cirrhosis and determine their correlation with disease severity and prognosis. Methods A cross-sectional study was conducted on 110 patients with liver cirrhosis at the Department of Medicine, Jawaharlal Nehru Medical College (JNMC), Datta Meghe Institute of Higher Education and Research (DMIHER) (DU), Wardha, Maharashtra, India, between December 2020 and November 2022. All patients diagnosed with liver cirrhosis, aged 18 years or older, were categorized into three groups: Child-Pugh class A (n = 5), class B (n = 39), and class C (n = 66). Results Our investigation found a notable significant disparity in serum sodium levels across groups A, B, and C, with the Child-Pugh class A group exhibiting the highest median serum sodium levels. The serum sodium < 137 mg/dL group had the highest median model for end-stage liver disease (MELD) score, and there was a statistically significant difference in the MELD score among the three groups. The distribution of serum potassium levels and results exhibited substantial variation across the groups. Conclusion The integration of sodium, potassium, and calcium levels into predictive models is imperative for accurately forecasting in-hospital mortality among patients with cirrhosis. These electrolytes play vital roles in physiological processes, and their inclusion enhances the predictive power of models, providing clinicians with more precise risk assessments. By incorporating these key variables, healthcare professionals can better tailor interventions and optimize patient care strategies, ultimately improving the outcomes for individuals with cirrhosis.
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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) | 0,000 | 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 ».