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Enregistrement W2083247288 · doi:10.1159/000105138

Chronic Kidney Disease Management: Comparison between Renal Transplant Recipients and Nontransplant Patients with Chronic Kidney Disease

2007· article· en· W2083247288 sur OpenAlexaff
Ayub Akbari, Naser Hussain, Jolanta Karpinski, Greg Knoll

Notice bibliographique

RevueNephron Clinical Practice · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseOdds ratioInternal medicineRenal functionNephrologyDyslipidemiaConfidence intervalAlbuminuriaDialysisIntensive care medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIM: Renal transplant recipients (RTR) and patients with native chronic kidney disease (CKD) have similar complications. It is not known how the management of CKD in RTR differs from that of patients with native CKD. This study compares the management of complications related to CKD between RTR and patients with native CKD. METHODS: Cross-sectional study of all RTR with stage 4 or 5 CKD (n = 72). The control group consisted of 72 native CKD patients matched by glomerular filtration rate (within 2 ml/min/1.73 m(2)). Multivariate logistic regression analysis was performed to account for potential confounding variables. RESULTS: Multivariate analysis revealed RTR to more likely have uncontrolled hypertension (adjusted odds ratio AOR 3.8; 95% confidence interval CI 1.3-10.7), less likely to be on angiotensin-converting enzyme inhibitors (AOR 0.11; 95% CI 0.04-0.32), more likely to be anemic and not be on erythropoietin (AOR 6.4; 95% CI 0.99-41.9), and more likely to have dyslipidemia and not be on statin (AOR 4.3; 95% CI 1.4-13.4). CONCLUSIONS: This study suggests that the management of non-RTR in a multidisciplinary CKD clinic differs significantly from the CKD management in a traditional transplant clinic. A disease management approach like a multidisciplinary clinic may be an appropriate model for the future.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations46
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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