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Enregistrement W1993571773 · doi:10.5414/cnp74s057

Chronic kidney disease among Aboriginal people living in Canada

2011· article· en· W1993571773 sur OpenAlexaffabout
Karen Yeates, Marcello Tonelli

Notice bibliographique

RevueClinical Nephrology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseDialysisPeritoneal dialysisPopulationKidney transplantationResidenceDiabetes mellitusHealth careHemodialysisIntensive care medicineNephrologyGerontologyQuality of life (healthcare)TransplantationDemographyInternal medicineEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Chronic kidney disease (CKD) poses a significant health burden on Aboriginal communities around the world. High rates of diabetes among Aboriginal Canadians are an important contributing factor to the rising rates of CKD in this population, and diabetes has been the leading cause of kidney failure among Aboriginal patients initiating dialysis in Canada for the last decade. This paper will describe access to, quality of, and outcomes associated with the renal care of Aboriginal people living in Canada. RESULTS: Research shows that rates of CKD are higher among Aboriginal people residing in Canada, and that despite remote residence location, use of peritoneal dialysis is substantially lower than in white patients. Similarly, although mortality rates among Canadian hemodialysis patients are similar for Aboriginals and for whites, Aboriginal patients have substantially reduced access to kidney transplantation. CONCLUSIONS: A concerted effort to lower rates of CKD in this population is needed. Changes in healthcare policy that successfully translate into healthcare provider and patient level improvements in access to and the quality of care will be needed to significantly reduce the risk of CKD and progression to kidney failure.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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