MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2468083874

Адсорбционно-реологические свойства сыворотки крови при подагрической нефропатии

2014· article· ru· W2468083874 on OpenAlexaboutno aff
О В Синяченко, Ю О Брыжатая, П О Синяченко

Bibliographic record

VenueПочки · 2014
Typearticle
Languageru
FieldNeuroscience
TopicNeurological Disorders and Treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Цель и задачи исследования провести оценку клинико-патогенетической значимости изменений адсорбционно-реологических свойств сыворотки крови (АРСК) у больных с разными формами течения подагрической нефропатии. Материал и методы. С помощью межфазной тензиореометрии крови обследованы 89 больных и 30 практически здоровых людей контрольной группы (преимущественно мужчин). Использовали компьютерные аппараты MPT2-Lauda, ADSA-Toronto и PAT2-Sinterface. Уролитиазный тип нефропатии диагностирован в 39 % случаев, латентный в 61 %. Снижение функции почек установлено у 54 % обследованных больных. Результаты и их обсуждение. Вариант подагрической нефропатии оказывает достоверное влияние на интегральные параметры мочи, определяя уровни протеинурии, лейкоцитурии, оксалатурии, урикурии, фибронектинурии, b2-микроглобулинурии и нитритурии, клиренс креатинина, мочевой кислоты, оксипуринола и кальция, а уролитиазный тип поражения почек проявляется большим по сравнению с латентным типом поверхностным натяжением сыворотки крови, что связано с параметрами функции почек, имеет прогностическую значимость, влияет на межфазную поверхностную активность и вязкоэластичные свойства мочи. Выводы. Изменения АРСК отражают характер течения подагрической нефропатии, отдельные показатели участвуют в патогенетических построениях заболевания и могут иметь прогностическую значимость.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.039
Threshold uncertainty score0.129

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0080.005
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0390.013

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.261
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueПочкиSame topicNeurological Disorders and TreatmentsFrench-language works237,207