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Enregistrement W4406353413

Correlation of acidosis-adjusted potassium level and cardiovascular outcomes in diabetic ketoacidosis: a systematic review

2019· review· en· W4406353413 sur OpenAlexaboutno aff
Atif Usman, Makmor Bakry M, Norlaila Mustafa, Rehman IU, Allah Bukhsh, Lee SWH, Khan TM

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetic ketoacidosisKetoacidosisMedicineAcidosisCorrelationInternal medicineCardiologyDiabetes mellitusEndocrinologyMathematicsType 1 diabetes
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atif Usman,1 Mohd Makmor Bakry,2 Norlaila Mustafa,3 Inayat Ur Rehman,1,4 Allah Bukhsh,1,5 Shaun Wen Huey Lee,1 Tahir Mehmood Khan1,5,61School of Pharmacy, Monash University, Bandar Sunway, Selangor, Malaysia; 2Faculty of Pharmacy, Universiti Kebangsaan Malaysia, Kuala Lumpur, Malaysia; 3Department of Endocrinology, Universiti Kebangsaan Malaysia Medical Centre, Kuala Lumpur, Malaysia; 4Department of Pharmacy, Abdul Wali Khan University, Mardan, Pakistan; 5Institute of Pharmaceutical Sciences, University of Veterinary and Animal Sciences, Lahore, Pakistan; 6Asian Centre for Evidence Synthesis in Population, Implementation and Clinical Outcomes, Health and Well-being Cluster, Global Asia in the 21st Century Platform, Monash University Malaysia, Selangor, MalaysiaBackground: During the progress and resolution of a diabetic ketoacidosis (DKA) episode, potassium levels are significantly affected by the extent of acidosis. However, none of the current guidelines take into account acidosis during resuscitation of potassium level in DKA management, which may increase the risk of cardiovascular adverse events.Objective: To assess literature regarding the adjustment of potassium level using pH to calculate pH-adjusted corrected potassium level, and to observe the relationship of cardiovascular outcomes with reported potassium level and pH-adjusted corrected potassium in DKA.Methodology: Seven databases were searched from inception to January 2018 for studies which had reported people with diabetes developing diabetic ketoacidosis, in relation to prevalence or incidence, fluid resuscitation or potassium supplementation treatment, treatment or cardiovascular outcomes, and experimentation with DKA management or insulin. Quality of studies was evaluated using Cochrane Risk of Bias and Newcastle Ottawa Scale.Results: Forty-seven studies were included in qualitative synthesis out of a total of 10,292 retrieved studies. Forty-one studies discussed the potassium level and blood pH at the time of admission, ten studies discussed cardiovascular outcomes, and only four studies concurrently discussed potassium level, pH, and cardiovascular outcomes. Only two studies were graded as good on the Newcastle Ottawa Scale. The reported potassium level was well within normal range (5.8 mmol/L), whereas pH rendered patients to be moderately acidotic (7.13). Surprisingly, none of the included studies mentioned pH-adjusted corrected potassium level and, hence, this was calculated later. Although mean corrected potassium was within the normal range (3.56 mmol/L), 13 studies had corrected potassium below 3.5 mmol/L and five had it below 3.0 mmol/L. Nevertheless, with the exception of one study, none discussed cardiovascular outcomes in the context of potassium or pH-adjusted potassium level.Conclusion: The evidence surrounding cardiovascular outcomes during DKA episodes in light of a pH-adjusted corrected potassium level is scarce. A prospective observational, or preferably, an experimental study in this regard will ensure we can modify and enhance safety of existing DKA treatment protocols.Keywords: diabetic ketoacidosis, potassium, hypokalemia, blood gasses, acidosis, pH, treatment outcomes, cardiovascular, insulin

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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