Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Advances in the technology and delivery of renal replacement therapy (dialysis and transplantation) have revolutionised the outcome of patients with progressive renal disease. However, the paradox of this success has been to uncover a greatly increased risk of cardiovascular disease (CVD), up to 20 times that of the normal population, a pattern similar to that seen in diabetes following the discovery of insulin. However, the magnitude of the problem is greater in renal disease and there is less agreement on the mechanisms or evidence on which to base interventional strategies. The importance of CVD in this population is reflected by recent publications1-3 and a report from a specific task force of the US National Kidney Foundation. The recognition that large scale outcome studies are required has resulted in the initiation of several studies that will report over the next few years. This review is a personal view in which we will cover the background to CVD at different stages in the natural history of progressive renal disease, current treatments, unresolved problems, and ongoing studies To appreciate the problems and management of CVD in progressive renal disease it is necessary to consider the key differences between patients with renal disease and other patient groups. The first is the course of renal disease (fig 1). Patients with progressive renal disease suffer a period of deteriorating renal function, over months to many years (depending on the underlying disease) and leading ultimately to end stage renal disease (ESRD) in a proportion of patients. Most patients with ESRD (around 100 per million population per annum) currently enter renal replacement therapy programmes involving either peritoneal dialysis or haemodialysis. Thereafter, approximately one third will be considered for renal transplantation and, over a period of years, the majority of these will proceed to have a successful cadaveric …
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle