Potential Advantages and Limitations of Applying the Chronic Kidney Disease Classification to Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
The National Kidney Foundation (NKF) Kidney Disease Outcomes Quality Initiative (K/DOQI) classification of Chronic Kidney Disease (CKD) characterizes patients by their level of kidney function and includes kidney transplant recipients (KTRs). Most KTRs have stage > or = 3 CKD (estimated glomerular filtration rate < 60 mL/min/1.73 m2) and may benefit from aggressive CKD care. Recent modifications to the K/DOQI CKD classification reflect the recognition of KTRs as a unique subset of CKD patients in whom the presentation, progression and implications of CKD may vary from those in nontransplant CKD populations. Currently, there is limited information about how adopting the CKD classification in KTRs will influence clinical management and outcomes. Appropriately designed studies are needed to develop transplant-specific CKD treatment recommendations, and to ensure patient, health provider and payer acceptance of the continued need for aggressive CKD care after transplantation. Education and implementation strategies will be required to ensure appropriate integration of the CKD classification and treatment guidelines into existing posttransplant care programs. The CKD classification thus represents an exciting potential strategy to improve clinical outcomes that should be adopted, further studied and modified to incorporate considerations unique to KTRs.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».