MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2199055821 · doi:10.5500/wjt.v5.i4.276

Screening for cardiovascular disease before kidney transplantation

2015· review· en· W2199055821 sur OpenAlexaff
Sneha Palepu

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Transplantation · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseTransplantationKidney transplantationDialysisKidney diseaseCardiologyIntensive care medicineDiseaseCardiac imagingMedical historyPhysical examinationInternal medicineGuidelineMyocardial perfusion imagingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pre-kidney transplant cardiac screening has garnered particular attention from guideline committees as an approach to improving post-transplant success. Screening serves two major purposes: To more accurately inform transplant candidates of their risk for a cardiac event before and after the transplant, thereby informing decisions about proceeding with transplantation, and to guide pre-transplant management so that post-transplant success can be maximized. Transplant candidates on dialysis are more likely to be screened for coronary artery disease than those not being considered for transplantation. Thorough history and physical examination taking, resting electrocardiography and echocardiography, exercise stress testing, myocardial perfusion scintigraphy, dobutamine stress echocardiography, cardiac computed tomography, cardiac biomarker measurement, and cardiac magnetic resonance imaging all play contributory roles towards screening for cardiovascular disease before kidney transplantation. In this review, the importance of each of these screening procedures for both coronary artery disease and other forms of cardiac disease are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of TransplantationMême sujetTransplantation: Methods and OutcomesTravaux en français237 207