Guidelines for Classification of Acute Kidney Diseases and Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Recent efforts have standardized definitions and classification systems for acute kidney injury (AKI) and chronic kidney disease (CKD). These efforts have enhanced communication, recognition, and awareness of acute and CKDs and stimulated research on both disorders. However, abnormalities of kidney function and structure can occur that do not meet the current criteria for either disorder. Recognizing the need for a uniform approach encompassing both acute and chronic abnormalities of kidney function and structure, the Kidney Disease Improving Global Outcomes 2012 Clinical Practice Guideline for AKI Guidelines proposed an operational definition for acute kidney diseases and disorders (AKD) that encompasses both AKI and any newly recognized kidney disease that does not meet the current definitions for AKI or CKD. Recent commentaries have highlighted that it may be premature to adopt these criteria into clinical practice, but that they may be useful for application in epidemiologic studies. Future research is needed to better understand the clinical characteristics, incidence, and prognosis of AKD, as well as the implications of case identification based on the AKD criteria.
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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 | 0,022 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,023 |
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 ».