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Enregistrement W2035225911 · doi:10.1111/j.1542-4758.2007.00177.x

Chronic maintenance hemodialysis: Making sense of the terminology

2007· review· en· W2035225911 sur OpenAlexvenueno aff
John Agar, Mark MacGregor, Christopher R. Blagg

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologySet (abstract data type)MedicineRaising (metalworking)HemodialysisFunction (biology)DialysisModality (human–computer interaction)EpistemologyIntensive care medicineComputer sciencePsychiatryLinguisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the early decades, the hemodialysis (HD) terminology for modality, technique and function altered little as the widely accepted regime of thrice-weekly, 4-hourly dialysis varied little. In the last decade, however, a wide range of new options have emerged in all facets of HD therapy. This has led to a sudden expansion in terminology, some duplicating, some contradictory, some superfluous. The definitions used in 1 geographical region may mean something entirely different elsewhere, increasing cross-continental misunderstanding and misinterpretation and raising the often-asked question: "What exactly did the authors mean by that?" Although clearly the definitions used in this paper are also only the authors' opinion, we have sought to explore the use and sometimes confusing application of many commonly used terms, and we propose a number of possible deletions. Finally, we offer a descriptive data set that we believe should be used for all HD-related papers. Our conclusions will not always be welcomed--particularly by those who use terms we have rejected. Despite this, we believe it pertinent to fully review the dialysis terminology we use. Primarily, we hope to stimulate debate about which terms should be globally adopted and what those terms should mean when used. Although not all will agree with our conclusions, we hope this paper may provide a framework for a more streamlined, efficient, and globally acceptable nomenclature.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations26
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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