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Enregistrement W2039654200 · doi:10.1097/mnh.0000000000000058

Plasma exchange in antineutrophil cytoplasm antibody-associated vasculitis

2014· review· en· W2039654200 sur OpenAlexafffund
Michael Walsh

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Nephrology & Hypertension · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster UniversitySt. Joseph's HospitalHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAnti-neutrophil cytoplasmic antibodyVasculitisMedicineCytoplasmAntibodyImmunologyPathogenesisPathologyDiseaseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This article reviews the use of plasma exchange for the treatment of antineutrophil cytoplasm antibody-associated vasculitis (AAV) with a focus on current controversies and knowledge gaps. RECENT FINDINGS: Experimental evidence suggesting that antineutrophil cytoplasm antibodies are pathogenic continues to evolve and support the theory that rapid removal of antineutrophil cytoplasm antibody with plasma exchange may be beneficial. Although early, small trials of plasma exchange in rapidly progressive glomerulonephritis and vasculitis suggested that plasma exchange may improve a patient's potential for renal recovery, more recent analyses have called the net benefit of plasma exchange into question. Furthermore, there is uncertainty as to whether plasma exchange is beneficial to patients with particular organ manifestations of their AAV (e.g., lung hemorrhage). SUMMARY: Whether plasma exchange should be used routinely in antineutrophil cytoplasm antibody-associated vasculitis, in patients with certain manifestations or severity of disease only, or not at all, remains unclear. Given that plasma exchange is expensive and invasive, further research to resolve these uncertainties is required.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,360
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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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