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Enregistrement W2042271233 · doi:10.3899/jrheum.111417

Longitudinal Study of Renal Function in Systemic Sclerosis

2012· article· en· W2042271233 sur OpenAlexafffundvenueabout
Melissa Caron, Marie Hudson, Murray Baron, Sharon J. Nessim, RUSSELL STEELE

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesActelion PharmaceuticalsCanadian Institutes of Health ResearchPfizer
Mots-clésMedicineRenal functionScleroderma (fungus)Internal medicinePopulationCreatinineCardiologyLongitudinal studyConnective tissue diseaseSystemic sclerodermaDiseasePathologyAutoimmune disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the prevalence of renal disease and the course of renal function over time in patients with systemic sclerosis (SSc). METHODS: We performed a multicenter, longitudinal study of 561 patients with SSc followed in the Canadian Scleroderma Research Group registry. Renal function was measured by the estimated creatinine clearance rate (eCcr) using the Cockcroft-Gault formula. Longitudinal changes in renal function were modeled using statistical analyses that adjusted for patient dropout. RESULTS: Among the study subjects, 112 (20%) had abnormal renal function with no history of scleroderma renal crisis (SRC) and 29 (5%) had a history of SRC at baseline. In models adjusting for patient dropout, we found that patients with abnormal baseline renal function experienced the same annual decline in eCcr as patients with normal baseline renal function (-0.89% per year, 95% CI -2.02%, 0.26%), which is similar to that observed in the general population. Patients with a history of SRC also showed the same rate of decline, although starting from a lower baseline. CONCLUSION: Renal dysfunction is common in SSc, even among those without a history of SRC. It is generally mild and renal function declines at a rate similar to the general population. These data are of considerable prognostic value for clinicians caring for patients with SSc.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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