MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1555228769 · doi:10.1159/000085462

A New Initiative in Nephrology: ‘Kidney Disease: Improving Global Outcomes’

2005· review· en· W1555228769 sur OpenAlexaff
Norbert Lameire, Garabed Eknoyan, Rashad S. Barsoum, Kai‐Uwe Eckardt, Adeera Levin, Nathan W. Levin, Francesco Locatelli, Alison M. MacLeod, Raymond Vanholder, Rowan G. Walker, Haiyan Wang

Notice bibliographique

RevueContributions to nephrology · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephrologyInternal medicineMedicineKidney diseaseIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The burden of kidney disease: Improving global outcomes. Chronic kidney disease (CKD) is a worldwide public health problem with an increasing incidence and prevalence of patients requiring replacement therapy. There is an even higher prevalence of patients in earlier stages of CKD, with adverse outcomes such as kidney failure, cardiovascular disease, and premature death. Patients at earlier stages of CKD can be detected through laboratory testing and their treatment is effective in slowing the progression to kidney failure and reducing cardiovascular events. The evidence-based care of these patients are universal and independent of their geographic location. This paper describes the need to develop a uniform and global public health approach to the worldwide epidemic of CKD. It is to this end that a new initiative Kidney Disease: Improving Global Outcomes' has been established. Some current and future activities of this initiative are described. They include among others modification of the classification of CKD, the development of guidelines on hepatitis C, the organisation of consensus conferences like on Renal Osteodystrophy, and the creation of a website allowing the comparison of the five main English language clinical practice guidelines in kidney disease worldwide.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueContributions to nephrologyMême sujetBlood Pressure and Hypertension StudiesTravaux en français237 207