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Enregistrement W75498373

Effect of chronic kidney disease on red blood cell rheology.

2006· article· en· W75498373 sur OpenAlexaff
K. Scott Brimble, Andrew McFarlane, Nancy Winegard, Mark Crowther, David Churchill

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood viscosityErythropoietinHemodialysisKidney diseaseInternal medicineAnemiaRed blood cellRenal functionKidneyEndocrinologyGastroenterologyHemorheologyUrology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Anemia of renal failure is primarily a problem of decreased RBC production due to erythropoietin deficiency. RBC survival is also reduced, perhaps due to decreased RBC deformability. This study measured blood viscosity over a range of shear rates in erythropoietin-treated patients on hemodialysis (HD), and compared the findings to matched patients with chronic renal insufficiency (CRI) and healthy controls. METHODS: Four groups (control, CRI, non-diabetic HD, and diabetic HD) of 9 matched subjects were recruited. Blood viscosity was measured using a cone-plate viscometer over a variety of shear rates (11 to 225 s(-1)). RESULTS: Control subjects had lower viscosity values throughout all shear rates when compared to the 3 renal disease groups (P value=0.039). A trend was observed to higher levels of renal function being associated with decreased blood viscosity in patients with CRI. CONCLUSIONS: Patients with kidney disease have increased blood viscosity at all shear rates. This may be related to changes in RBC shape and decreased deformability in patients with kidney disease, independent of HD- or DM-status. This may have implications for strategies to treat anemia in these patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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