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Enregistrement W4416308228 · doi:10.1007/s00467-025-06913-z

The dietary management of sodium in children with kidney diseases—clinical practice recommendations from the Pediatric Renal Nutrition Taskforce

2025· article· en· W4416308228 sur OpenAlexaff
José Renken‐Terhaerdt, An Desloovere, Michiel J.S. Oosterveld, Nonnie Polderman, Evelien Snauwaert, Stella Stabouli, Johan Vande Walle, Caroline Anderson, Sheridan Collins, Larry A. Greenbaum, Matthew Harmer, Lyndsay A. Harshman, Christina L. Nelms, Pearl Pugh, Vanessa Shaw, Jetta Tuokkola, Molly Wong Vega, Bradley A. Warady, Rukshana Shroff, Fabio Paglialonga

Notice bibliographique

RevuePediatric Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesVitaflo
Mots-clésSodiumDietary SodiumNephrologyDietary managementKidney diseaseKidneyUrine sodiumClinical Practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sodium imbalance is a common concern in children with kidney diseases, presenting as either sodium excess or sodium deficit, each with significant clinical implications. Sodium excess contributes to fluid overload and hypertension, while increased sodium losses, particularly via urine or peritoneal fluid, can predispose patients to hypotension and growth failure. Effective sodium management is thus a critical component of care in pediatric kidney diseases, with dietary sodium intake playing a pivotal role in maintaining homeostasis. The Pediatric Renal Nutrition Taskforce (PRNT) has developed clinical practice recommendations (CPRs) for dietary sodium management in children with kidney diseases, addressing key aspects of sodium balance, including primary dietary sources, nutritional assessment of sodium intake, non-dietary factors influencing sodium balance, and recommended intakes. Strategies for reducing sodium intake in cases of sodium excess and augmenting intake in patients with increased sodium losses are also provided. The consensus of international experts was assessed through a Delphi process. These CPRs will be regularly updated by the PRNT.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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