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Enregistrement W2147714805 · doi:10.1093/ndt/gfh636

Coping with the CKD epidemic: the promise of multidisciplinary team-based care

2005· letter· en· W2147714805 sur OpenAlexaff
David C. Mendelssohn

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2005
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensHumber River Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoping (psychology)Multidisciplinary approachMultidisciplinary teamFamily medicineNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that late referral to a nephrologist is associated with many adverse outcomes [1–4], and indeed has been the subject of a recent review in this journal [5]. Some of the more important negative outcomes include more rapid onset of end-stage renal disease (ESRD), progression of co-morbid conditions such as anaemia and cardiovascular disease, suboptimal vascular access at initiation of dialysis, increased use of centre-based haemodialysis (HD), increased hospital utilization, increased cost and worse survival. The literature has many examples of suboptimal chronic kidney disease (CKD) care provided by primary care physicians prior to referral, and also shows clearly that care provided by nephrologists is better [6,7]. There is a consensus within the renal community that early referral is desirable [5,8–10].M There is much less consensus about how to provide CKD care if early referral is achieved. Multidisciplinary team-based care (MDC) is not a new idea and in fact was advocated by the NIH consensus group in the early 1990s [9]. Until now, it has been studied in a limited way, and with inconsistent results [11–14]. In this issue of the journal, Curtis and colleagues report that in an Italian and a Canadian setting, MDC was superior in several respects to standard care provided by a nephrologist [15]. Most impressively, they have documented an important survival advantage after initiation of dialysis. Recently, Goldstein and colleagues from Toronto, Canada have demonstrated a similar survival advantage with MDC [16].

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0460,043
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations47
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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