MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1986578357 · doi:10.1159/000074920

Cardiac Disease in Chronic Kidney Disease: Current Understandings and Opportunities for Change

2004· review· en· W1986578357 sur OpenAlexaff
Adeera Levin

Notice bibliographique

RevueBlood Purification · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythropoietin and Anemia Treatment
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseIntensive care medicineDiseaseDialysisContext (archaeology)Observational studyNephrologyTransplantationPsychological interventionKidney transplantationRisk factorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease (CVD) is prevalent in patients with kidney disease: in populations prior to dialysis, on dialysis and after transplantation. Publications over the last decade have focused on this, and more recently, patients with cardiac disease are now recognized as being at increased risk in the presence of even mild kidney dysfunction. The presence of both traditional and non-traditional risk factors contributes to this overwhelming burden of cardiovascular disease in patients with chronic kidney disease (CKD). Recent studies have focused on the impact of anemia and disorders of mineral metabolism on CVD outcomes, in the context of inflammation and evidence of cytokine activation. Cross-sectional and prospective observational studies have led to improved understanding, and generated novel hypotheses. To date, no clinical trial has determined the positive impact of interventions targeted at these novel risk factors. This overview describes the current state of knowledge and emphasizes the interplay between CVD and CKD as two aspects of a set of pathophysiological processes, which impact on patient outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,180
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood PurificationMême sujetErythropoietin and Anemia TreatmentTravaux en français237 207