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Enregistrement W2255682323 · doi:10.1177/039139880703001112

Cardiovascular Risk in Hemodialysis Patients: A Mechanistic Approach

2007· review· en· W2255682323 sur OpenAlexaff
Andrew A. House, Claudio Ronco

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Artificial Organs · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisMedicineDialysisIntensive care medicineKidney diseaseInternal medicinePopulationEpidemiologyDiseaseCardiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new formula is proposed to express the excess burden of cardiovascular risk faced by hemodialysis patients as a function of various inherent, acquired and potentially modifiable factors. The proposed equation CVR(HD) = CVR(B) X f(([CKD+HD]/[HD(tech)+Dr])+X) includes the terms: CVR(HD) (cardiovascular risk in hemodialysis patients); CVR(B) (baseline cardiovascular risk); CKD (risk associated with chronic kidney disease); HD (risks associated with the process of hemodialysis); HD(tech) (benefits of new hemodialysis technologies); Dr (benefits of drug therapies) and X (unknown or putative factors influencing cardiovascular morbidity). We review the various factors included in this proposed formula, touching upon the epidemiology, pathophysiology and therapeutic implications, including possible strategies to modify risk. As is apparent from the formula, CKD and HD in particular act as risk multipliers in augmenting or amplifying the baseline cardiovascular risk, while new hemodialysis technologies may provide an opportunity for "cardioprotective dialysis". Drug treatment may serve to mitigate some of the risk unique to this population.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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