Human Heredity and Health (H3) in Africa Kidney Disease Research Network
Notice bibliographique
Résumé
CKD affects an estimated 14% of adults in sub-Saharan Africa, but very little research has been done on the cause, progression, and prevention of CKD there. As part of the Human Heredity and Health in Africa (H3Africa) Consortium, the H3Africa Kidney Disease Research Network was established to study prevalent forms of kidney disease in sub-Saharan Africa and increase the capacity for genetics and genomics research. The study is performing comprehensive phenotypic characterization and analyzing environmental and genetic factors from nine clinical centers in four African countries (Ghana, Nigeria, Ethiopia, and Kenya) over a 5-year period. Approximately 4000 participants with specified kidney disease diagnoses and 4000 control participants will be enrolled in the four African countries. In addition, approximately 50 families with hereditary glomerular disease will be enrolled. The study includes both pediatric and adult participants age <1 to 74 years across a broad spectrum of kidney diseases secondary to hypertension-attributed nephropathy, diabetes, HIV infection, sickle cell disease, biopsy-proven glomerular disease, and CKD of unknown origin. Clinical and demographic data with biospecimens are collected to assess clinical, biochemical, and genetic markers of kidney disease. As of March 2015, a total of 3499 patients and controls have been recruited and 1897 had complete entry data for analysis. Slightly more than half (50.2%) of the cohort is female. Initial quality control of clinical data collection and of biosample and DNA analysis is satisfactory, demonstrating that a clinical research infrastructure can be successfully established in Africa. This study will provide clinical, biochemical, and genotypic data that will greatly increase the understanding of CKD in sub-Saharan Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».