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Enregistrement W1593706834 · doi:10.1159/000071427

Cardiovascular Risk in Peritoneal Dialysis

2003· review· en· W1593706834 sur OpenAlexaff
Sarah Prichard

Notice bibliographique

RevueContributions to nephrology · 2003
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensMcGill University Health CentreRoyal Victoria Regional Health CentreRoyal Victoria Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisDiabetes mellitusHyperinsulinemiaDialysisIntensive care medicineRisk factorInternal medicineAnemiaTransplantationEndocrinologyInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All patients with CKD have multiple risk factors for CVD and CAD in particular. Some of these risk factors such as age and gender cannot be modified. Others such as diabetes and hypertension are not only CVD risk factors but are also the cause of the patient's CKD. Finally there are a group of risk factors such as disturbances of mineral metabolism and oxidative stress which are present either uniquely in or are exaggerated by renal failure. PD gives patients a more atherogenic lipid and lipoprotein profile, puts them at greater risk for AGE formation and usually causes hyperinsulinemia. All of these contribute to CVD risk. However, they can also achieve excellent blood pressure control, usually easily reach targets for anemia management and have continuous ultrafiltration allowing for the maintenance of good volume status, all of which will reduce risk for CVD. All treatable risk factors should be treated early in the development of CKD and should continue through their time on dialysis and after transplantation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations17
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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