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Enregistrement W1978795393 · doi:10.1111/j.1600-6143.2006.01556.x

Potential Advantages and Limitations of Applying the Chronic Kidney Disease Classification to Kidney Transplant Recipients

2006· review· en· W1978795393 sur OpenAlexafffund
John S. Gill

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineKidney diseaseRenal functionIntensive care medicineKidney transplantKidney transplantationTransplantationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations15
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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