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Enregistrement W2105114108 · doi:10.1159/000349962

Implementation of Novel Biomarkers in the Diagnosis, Prognosis, and Management of Acute Kidney Injury: Executive Summary from the Tenth Consensus Conference of the Acute Dialysis Quality Initiative (ADQI)

2013· article· en· W2105114108 sur OpenAlexaff
Peter A. McCullough, Josée Bouchard, Sushrut S. Waikar, Edward D. Siew, Zoltán Endre, Stuart L. Goldstein, Jay L. Koyner, Etienne Macedo, Kent Doi, Salvatore Di Somma, Andrew Lewington, Ravi Thadhani, Raj Chakravarthi, Can Ice, Mark D. Okusa, Jacques Duranteau, Peter Doran, Yang Li, Bertrand L. Jaber, S. Meehan, John A. Kellum, Michael Haase, Patrick Murray, Dinna N. Cruz, Alan S. Maisel, Sean M. Bagshaw, Lakhmir S. Chawla, Ravindra L. Mehta, Andrew Shaw, Claudio Ronco

Notice bibliographique

RevueContributions to nephrology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité de MontréalMontfort Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesAstute MedicalAlere
Mots-clésMedicineIntensive care medicineAcute kidney injuryDialysisBiomarkerKidney diseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detection of acute kidney injury is undergoing a dynamic revolution of biomarker technology allowing greater, earlier, and more accurate determination of diagnosis, prognosis, and with powerful implication for management. Biomarkers can be broadly considered as any measurable biologic entity or process that allows differentiation between normal function and injury or disease. The ADQI (Acute Dialysis Quality Initiative) had its Ninth Consensus Conference dedicated to synthesis and formulation of the existing literature on biomarkers for the detection of acute kidney injury in a variety of settings. In the papers that accompany this summary, ADQI workgroups fully develop key concepts from a summary of the literature in the domains of early diagnosis, differential diagnosis, prognosis and management, and concurrent physiologic and imaging measures.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,337 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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