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Enregistrement W2106986027 · doi:10.5539/gjhs.v7n4p96

Chronic Kidney Disease Screening Methods and Its Implication for Malaysia: An in Depth Review

2015· review· en· W2106986027 sur OpenAlexvenueno aff
Yasmin Almualm, Hasniza Zaman Huri

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney diseaseRenal functionAlbuminuriaMedicineCreatinineDiseaseKidneyDiabetes mellitusInternal medicineUrologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic Kidney Disease has become a public health problem, imposing heath, social and human cost on societies worldwide. Chronic Kidney Disease remains asymptomatic till late stage when intervention cannot stop the progression of the disease. Therefore, there is an urgent need to detect the disease early. Despite the high prevalence of Chronic Kidney Disease in Malaysia, screening is still lacking behind. This review discusses the strengths and limitations of current screening methods for Chronic Kidney Disease from a Malaysian point of view. Diabetic Kidney Disease was chosen as focal point as Diabetes is the leading cause of Chronic Kidney Disease in Malaysia. Screening for Chronic Kidney Disease in Malaysia includes a urine test for albuminuria and a blood test for serum creatinine. Recent literature indicates that albuminuria is not always present in Diabetic Kidney Disease patients and serum creatinine is only raised after substantial kidney damage has occurred. Recently, cystatin C was proposed as a potential marker for kidney disease but this has not been studied thoroughly in Malaysia. Glomerular Filtration Rate is the best method for measuring kidney function and is widely estimated using the Modification of Diet for Renal Disease equation. Another equation, the Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration Creatinine equation was introduced in 2009. The new equation retained the precision and accuracy of the Modification of Diet for Renal Disease equation at GFR < 60ml/min/1.73m2, showed less bias and improved precision at GFR>60ml/min/1.73m2. In Asian countries, adding an ethnic coefficient to the equation enhanced its performance. In Malaysia, a multi-ethnic Asian population, the Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration equation should be validated and the Glomerular Filtration Rate should be reported whenever serum creatinine is ordered. Reporting estimated Glomerular Filtration Rate will help diagnose patients who would have been otherwise missed if only albuminuria and serum creatinine are measured.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,398 · 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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