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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
→
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Chronic Kidney Disease and Diabetes
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

1 570 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
1 570 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 24 sur 32

Les étiquettes couvrent 2 des 1 570 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 1 570 des 1 570 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

venueno affsans résuménon étiqueté
Highest serum creatinine ever reported in a child
Gyongyi Okechuku, Kiran Upadhyay
2014· letter· en· Hemodialysis International· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Néphropathies chroniques et dialyse en Chine
Nan Chen
2012· article· fr· Bulletin de l Académie Nationale de Médecine· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
The catastrophic costs of chronic kidney disease
Priya Pais, Valérie A. Luyckx, Susmita Chatterjee, Beverley M. Essue
2025· review· en· Nature Reviews Nephrology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Response to ‘Rituximab in membranous nephropathy’
Fernando C. Fervenza, Fernando G. Cosio, Stephen B. Erickson, Ulrich Specks, Andrew M. Herzenberg, John Dillon +6 autres
2008· article· en· Kidney International· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Response
Catherine M. Clase, Amit X. Garg, Bryce Kiberd
2002· letter· en· Journal of the American Society of Nephrology· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Renal fibrosis and progression
Martin Leduc, Lisa Gervais, Lilianne Geerts, Brigitte Grouix, François Sarra‐Bournet, A. Felton +22 autres
2013· article· en· Nephrology Dialysis Transplantation· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Introduction: CKD Hotspots
Gregorio T. Obrador, Adeera Levin
2019· editorial· en· Seminars in Nephrology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Screening for Chronic Kidney Disease
Mohamed A. Osman, Kwaifa Salihu Ibrahim, Nikhil Shah, Soroush Shojai, Ikechi G. Okpechi, Aminu K. Bello
2022· other· en· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
juliahorne/EONS: EONS model initial release
2024· other· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/j.ymed.2014.09.020
2000· article· en· Time to knit· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
1
citations

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