Classifying Risk in Patients With Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Letters19 July 2011Classifying Risk in Patients With Chronic Kidney DiseaseMarcello Tonelli, MD, SM, Paul Muntner, PhD, and Brenda Hemmelgarn, PhD, MDMarcello Tonelli, MD, SMFrom University of Alberta, Edmonton, Alberta T6B 2G3, Canada; University of Alabama at Birmingham, Birmingham, AL 35294; and University of Alberta, Calgary, Alberta T2N 2T9, Canada.Search for more papers by this author, Paul Muntner, PhDFrom University of Alberta, Edmonton, Alberta T6B 2G3, Canada; University of Alabama at Birmingham, Birmingham, AL 35294; and University of Alberta, Calgary, Alberta T2N 2T9, Canada.Search for more papers by this author, and Brenda Hemmelgarn, PhD, MDFrom University of Alberta, Edmonton, Alberta T6B 2G3, Canada; University of Alabama at Birmingham, Birmingham, AL 35294; and University of Alberta, Calgary, Alberta T2N 2T9, Canada.Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/0003-4819-155-2-201107190-00014 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail IN RESPONSE:We agree with Dr. Thorp that it is always preferable to use the most accurate equation available and to use repeated measures of eGFR to classify persons with respect to kidney function. The incremental benefit of using the CKD Epidemiology Collaboration eGFR equation (1) and multiple eGFR measurements spaced at least 3 months apart (2) is worthy of consideration but would be unlikely to affect our conclusion—that incorporating information on proteinuria would improve the prognostic power of the current staging system for CKD.Marcello Tonelli, MD, SMUniversity of AlbertaEdmonton, Alberta T6B 2G3, CanadaPaul Muntner, PhDUniversity of Alabama ...References1. Levey AS, Stevens LA, Schmid CH, Zhang YL, Castro AF, Feldman HI, et al; CKD-EPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration). A new equation to estimate glomerular filtration rate. Ann Intern Med. 2009;150:604-12. [PMID: 19414839] LinkGoogle Scholar2. NKF KDOQI clinical practice guidelines for chronic kidney disease. Am J Kidney Dis. 2002;39 Suppl 1 76. [PMID: 11904577] MedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAuthors: Marcello Tonelli, MD, SM; Paul Muntner, PhD; Brenda Hemmelgarn, PhD, MDAffiliations: From University of Alberta, Edmonton, Alberta T6B 2G3, Canada; University of Alabama at Birmingham, Birmingham, AL 35294; and University of Alberta, Calgary, Alberta T2N 2T9, Canada.Disclosures: Disclosures can be viewed at www.acponline.org/authors/icmje/ConflictOfInterestForms.do?msNum=M10-0837. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoA New Equation to Estimate Glomerular Filtration Rate Andrew S. Levey , Lesley A. Stevens , Christopher H. Schmid , Yaping (Lucy) Zhang , Alejandro F. Castro III , Harold I. Feldman , John W. Kusek , Paul Eggers , Frederick Van Lente , Tom Greene , Josef Coresh , and Using Proteinuria and Estimated Glomerular Filtration Rate to Classify Risk in Patients With Chronic Kidney Disease Marcello Tonelli , Paul Muntner , Anita Lloyd , Braden J. Manns , Matthew T. James , Scott Klarenbach , Robert R. Quinn , Natasha Wiebe , Brenda R. Hemmelgarn , and Classifying Risk in Patients With Chronic Kidney Disease Micah L. Thorp Metrics 19 July 2011Volume 155, Issue 2Page: 134KeywordsChronic kidney diseaseConflicts of interestDisclosureEpidemiologyEstimated glomerular filtration rateInformation technologyKidneysProteinuria ePublished: 19 July 2011 Issue Published: 19 July 2011 Copyright & PermissionsCopyright © 2011 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».