Onco-nephrology: a decalogue: Table 1.
Notice bibliographique
Résumé
Onco-nephrology is an evolving subspecialty that focuses on the complex relationships existing between kidney and cancer. In this opinion piece, we propose a 'decalogue of onco-nephrology', in order to highlight the areas where the nephrologist and oncologist should work closely over the ensuing years to provide cutting-edge care for patients afflicted with cancer and kidney disease. The 10 points we have highlighted include (1) acute kidney injury and chronic kidney disease in cancer patients; (2) nephrotoxic effects of anticancer therapy, either traditional chemotherapeutics or novel molecularly targeted agents; (3) paraneoplastic renal manifestations; (4) management of patients nephrectomized for a kidney cancer; (5) renal replacement therapy and active oncological treatments; (6) kidney transplantation in cancer survivors and cancer risk in ESRD patients; (7) oncological treatment in kidney transplant patients; (8) pain management in patients with cancer and kidney disease, (9) development of integrated guidelines for onco-nephrology patients and (10) clinical trials designed specifically for onco-nephrology. Following these points, a multidisciplinary onco-nephrology team will be key to providing outstanding, cutting-edge care in both the acute and chronic setting to these patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,009 |
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 ».