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Enregistrement W1955588051 · doi:10.1111/j.1525-139x.2011.00836.x

Financial Aspects of Renal Replacement Therapy in Acute Kidney Injury

2011· review· en· W1955588051 sur OpenAlexaff
Matthew T. James, Marcello Tonelli

Notice bibliographique

RevueSeminars in Dialysis · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensInstitute of Health EconomicsUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal replacement therapyDialysisIntensive care medicineHemodialysisAcute kidney injuryRandomized controlled trialPsychological interventionRenal functionKidney diseaseEmergency medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute kidney injury (AKI) is associated with high morbidity and mortality and consumes substantial health-care resources, particularly when renal replacement therapy is required. Randomized controlled trials (RCTs) have not identified the optimal mode of renal replacement for AKI in terms of clinically relevant endpoints such as patient survival or recovery of renal function. As for other complex health interventions, the costs and consequences of AKI treatment are relevant to health-care providers and decision makers aiming to maximize health outcomes despite fixed health resources. Studies from several different centers suggest that continuous renal replacement therapy (CRRT) is more costly than intermittent hemodialysis and less economically attractive than even intensive intermittent dialysis. On the other hand, while the incremental costs of providing CRRT are significant, they remain relatively small compared with the projected costs of providing chronic dialysis to survivors who do not recover renal function. Even small differences in the risk of chronic dialysis in survivors are likely to determine the economic attractiveness of the different types of renal replacement therapies. To clarify the true incremental cost-effectiveness of these therapies, future RCTs should collect data on long-term survival, the need for chronic dialysis, and detailed information on costs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,330 · 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
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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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