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Enregistrement W2139692159 · doi:10.1111/sdi.12185

Fistula Eligibility: A Work in Progress

2014· article· en· W2139692159 sur OpenAlexaff
Ahmed A. Al‐Jaishi, Louise Moist

Notice bibliographique

RevueSeminars in Dialysis · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensWestern UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFistulaHemodialysisArteriovenous fistulaIntensive care medicineCentral venous catheterVascular accessRadiological weaponHemodialysis CatheterHemodialysis accessCatheterSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective hemodialysis requires a reliable vascular access. Clinical practice guidelines strongly recommend the fistula as the preferred option followed by arteriovenous (AV) grafts, with central venous catheters being least preferred. Recently, there has been a growing awareness of the limitations of the fistula, its high rate of primary failure and that a fistula may not be appropriate for all patients initiating or on hemodialysis. However, determinates for fistula eligibility have not been clearly defined. The creation and use of a fistula requires the complex integration of patient, biological, and surgical factors, none of which can be easily predicted or planned. There have been several successful initiatives over the last decade addressing patient suitability for AV access, but none have validated defined criteria for fistula eligibility. We discuss these initiatives by addressing: 1) process of care, 2) radiological and nonradiological tests and procedures, and 3) alternative surgical approaches. Careful clinical judgment, appropriate vascular access assessment and placement, and an individualized approach to the risks and benefits will optimize patient health outcomes while minimizing prolonged catheter dependence among hemodialysis patients.

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0180,028
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0120,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,342 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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