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Enregistrement W2043973598 · doi:10.1097/mnh.0b013e3283381ea5

The kidney transplant: new horizons

2010· review· en· W2043973598 sur OpenAlexaffabout
Michael Mengel

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Nephrology & Hypertension · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of AlbertaThe Metabolomics Innovation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney transplantNew horizonsKidney transplantationMedicineKidneyComputer scienceInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: In renal transplantation, significant improvements in short-term allograft survival have been accomplished, but do not translate into comparable extension of long-term function. Thus, late allograft failure is the challenge while the underlying disease processes are mostly elusive. The purpose of this review is to summarize new diagnostic insights into the identification of specific causes of late allograft failure. RECENT FINDINGS: In 2005, the Banff working group for allograft pathology eliminated the term 'chronic allograft nephropathy'. This became necessary due to the fact that this generic term, summarizing all disease processes causing chronic allograft damage, mutated in the literature into an entity explaining most kidney allograft failures. Since 2005, pathologists have been urged to assign a specific diagnosis instead of using the nonspecific term chronic allograft nephropathy. Simultaneously, considerable research efforts (i.e. the Genome Canada Project and Deterioration of Kidney Allograft Function study) were implemented to identify specific causes of renal allograft failure. In 2009, results from these initiatives were presented indicating that antibody-mediated rejection and recurrent/de-novo glomerulonephritis are the major causes of late renal allograft failure. SUMMARY: With new diagnostic tools available, a disease-specific approach in renal allograft damage becomes feasible. This will allow for designing entity-specific trials and establishment of specific treatments, eventually improving long-term allograft function.

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)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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