Dysmagnesemia in critically ill diarrheal patients in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite having a pivotal role in numerous physiologic functions, magnesium disorders are rarely considered in clinical practice. This study aimed to explore the burden, predictors, and outcomes associated with magnesium imbalances among critically ill patients admitted to critical care settings with diarrheal disease. METHODS: A retrospective chart analysis was done among critically ill patients with diarrhea aged more than 18 years admitted to the Intensive Care Unit (ICU) of a specialized hospital who had their serum magnesium measured. Data were extracted from an electronic health record system. Serum magnesium levels were measured upon ICU admission. Multivariate multinomial logistic regression analysis was done to find out the associations with clinical variables. RESULTS: There was a higher incidence of hypomagnesemia (34%) than hypermagnesia (5.9%). On multivariate analysis, there were independent associations of hypomagnesemia with sepsis (mOR=6.25, 95% CI: 3.61 to 10.81, p < 0.001), H/O regular medicine intake prior admission (mOR=1.94, 95% CI: 1.18 to 3.18, p = 0.01). On the other hand, hypermagnesemia was independently associated with dehydration (mOR=4.78, p = 0.003, 95% CI: 1.6 to 14.3). Comparing with other electrolyte disorders, hypocalcemia (p < 0.001) was associated with hypomagnesemia. Hypermagnesemia was associated with hypochloremia (p = 0.017), metabolic acidosis (p = 0.014), and hypercalcemia (p = 0.002). CONCLUSION: The high occurrence of dysmagnesemia in our study highlights the need to closely monitor magnesium in critically ill ICU patients, particularly in resource limited settings. This could help prevent serious complications related to magnesium imbalances. Intensivists should remain alert to magnesium disturbances and conduct thorough patient evaluations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».