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Enregistrement W1605237932 · doi:10.1186/1471-2369-11-22

The assessment, serial evaluation, and subsequent sequelae of acute kidney injury (ASSESS-AKI) study: design and methods

2010· article· en· W1605237932 sur OpenAlexaff
Alan S. Go, Chirag R. Parikh, T. Alp İkizler, Steven G. Coca, Vernon M. Chinchilli, Chi‐yuan Hsu, Amit X. Garg, Michael Zappitelli, Kathleen D. Liu, William Reeves, Nasrollah Ghahramani, Prasad Devarajan, Georgia Brown Faulkner, Thida C. Tan, Paul L. Kimmel, Paul W. Eggers, John B. Stokes

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensMontreal Children's HospitalLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesUniversity of California, San FranciscoU.S. Department of Health and Human ServicesYale UniversityNational Institutes of HealthVanderbilt UniversityKaiser Permanente
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryNephrologyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The incidence of acute kidney injury (AKI) has been increasing over time and is associated with a high risk of short-term death. Previous studies on hospital-acquired AKI have important methodological limitations, especially their retrospective study designs and limited ability to control for potential confounding factors. METHODS: The Assessment, Serial Evaluation, and Subsequent Sequelae of Acute Kidney Injury (ASSESS-AKI) Study was established to examine how a hospitalized episode of AKI independently affects the risk of chronic kidney disease development and progression, cardiovascular events, death, and other important patient-centered outcomes. This prospective study will enroll a cohort of 1100 adult participants with a broad range of AKI and matched hospitalized participants without AKI at three Clinical Research Centers, as well as 100 children undergoing cardiac surgery at three Clinical Research Centers. Participants will be followed for up to four years, and will undergo serial evaluation during the index hospitalization, at three months post-hospitalization, and at annual clinic visits, with telephone interviews occurring during the intervening six-month intervals. Biospecimens will be collected at each visit, along with information on lifestyle behaviors, quality of life and functional status, cognitive function, receipt of therapies, interim renal and cardiovascular events, electrocardiography and urinalysis. CONCLUSIONS: ASSESS-AKI will characterize the short-term and long-term natural history of AKI, evaluate the incremental utility of novel blood and urine biomarkers to refine the diagnosis and prognosis of AKI, and identify a subset of high-risk patients who could be targeted for future clinical trials to improve outcomes after AKI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,393 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations165
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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