Genetic and environmental effects and characteristics of Japanese end‐stage renal disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Few studies of end-stage renal disease (ESRD) investigate genetic and environmental effects simultaneously in one racial/ethnic group. United States Renal Data System data show racial differences in primary causes of ESRD, survival rates, and causes of death. Comparing these with Japanese Society for Dialysis Therapy data, survival rates appear better for Japanese than for US patients. To explore genetic and environmental differences, we investigated incident and prevalent ESRD patient characteristics. The United States Renal Data System and Japanese Society for Dialysis Therapy databases were analyzed between 1983 and 2002 for the following patient subsets: Americans excluding Asian Americans (n=1,153,974); Asian Americans excluding Japanese Americans (n=35,983); Hawaiian and non-Hawaiian Japanese Americans by state, race, and Japanese surname (n=3932); native Japanese living in Japan (n=450,593). Japanese Americans tended to be older, male, have more diabetes and hypertension and less glomerulonephritis, and to die more often of heart failure than the other US groups. Adjusted mortality hazard ratios were 0.70 for non-Japanese Asian Americans and 0.75 for Japanese Americans vs. non-Asian Americans (1.00). Hawaiian Japanese patients tended to be older, with more diabetes and hypertension and less glomerulonephritis than the other Japanese groups; their survival rates improved after adjustment for rate of diabetes. Japanese American ESRD patients differ from Asian and non-Asian Americans, and from native Japanese, despite similar genetic make-ups. Both genetic and environmental factors may affect patient outcomes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».