Organisation des soins spécialisés et intégrés en ambulatoire pour la prise en charge de la maladie rénale chronique en pédiatrie : expérience du CHU Sainte-Justine
Notice bibliographique
Résumé
La prise en charge des enfants atteints de maladies rénales chroniques est basée sur la mise en place de soins complexes qui ont pour but d’améliorer la croissance, le développement et ultimement la qualité de vie des enfants. Les cliniques externes traditionnelles sont souvent insuffisantes et inadéquates pour répondre aux spécificités pédiatriques de la maladie. Récemment, les cliniques spécialisées de maladie rénale chronique et de prédialyse se sont développées pour faciliter et améliorer la prise en charge des patients avec une approche globale et multidisciplinaire. Nous rapportons ici l’expérience pédiatrique de ce mode de suivi avec l’organisation et la mise en place d’une clinique spécialisée prévention optimale de l’insuffisance rénale (Prévoir), au niveau du CHU de Sainte-Justine. The management and optimal care for the pediatric patient with chronic kidney disease requires attention not only to medical management, but also special focus on the psychosocial and developmental factors of children which is complicated by the presence of other disease-related complications. In recent years, specialized chronic kidney disease and predialysis clinics have been set up to facilitate and improve the quality of care of these patients with a multidisciplinary organisation and coordinated management approaches of a renal team. We present our experience in establishing such a renal management clinic named “Prévoir” for children with chronic kidney disease at Sainte-Justine Hospital.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».