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Enregistrement W1987304444 · doi:10.1097/01.pap.0000201831.77472.d3

Renal Cystic Diseases

2006· review· en· W1987304444 sur OpenAlexaff
Michele Bisceglia, Carlos Galliani, Christof Senger, C. Stallone, Adalberto Sessa

Notice bibliographique

RevueAdvances in Anatomic Pathology · 2006
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensChildren's & Women's Health Centre of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystic kidney diseaseMedicineAutosomal Recessive Polycystic Kidney DiseasePathologyPolycystic kidney diseaseKidneyNephronophthisisAutosomal dominant polycystic kidney diseaseCystKidney diseaseMulticystic dysplastic kidneyPKD1PolydactylyDiseaseInternal medicineBiologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review aims to assist in the categorization of inherited, developmental, and acquired cystic disease of the kidney as well as to provide a pertinent, up-to-date bibliography. The conditions included are autosomal-dominant polycystic kidney disease, autosomal-recessive polycystic kidney disease, unilateral renal cystic disease (localized cystic disease), renal simple cysts, multicystic dysplastic kidney, pluricystic kidney of the multiple malformation syndromes, juvenile nephronophthisis and medullary cystic disease, medullary sponge kidney, primary glomerulocystic kidney disease, and glomerulocystic kidney associated with several systemic disorders mainly of genetic or chromosomal etiology, cystic kidney in tuberous sclerosis, and in von Hippel-Lindau syndrome, cystic nephroma, cystic variant of congenital mesoblastic nephroma, mixed epithelial stromal tumor of the kidney, renal lymphangioma, pyelocalyceal cyst, peripylic cyst and perinephric pseudocyst, acquired renal cystic disease of long-term dialysis, and cystic renal cell carcinoma and sarcoma. Whereas the gross and histologic appearance of some of these conditions may be diagnostic, clinical and sometimes molecular studies may be necessary to define other types.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,010

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations260
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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