Coping with the CKD epidemic: the promise of multidisciplinary team-based care
Notice bibliographique
Résumé
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].
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,046 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».