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Enregistrement W2341788887 · doi:10.1093/ndt/gfw065

Determining the research priorities for patients with chronic kidney disease not on dialysis

2016· article· en· W2341788887 sur OpenAlexafffundabout
Brenda R. Hemmelgarn, Neesh Pannu, Sofia B. Ahmed, Meghan J. Elliott, Helen Tam‐Tham, Erin Lillie, Sharon E. Straus, Maoliosa Donald, Lianne Barnieh, George C. Chong, David R. Hillier, Kate T. Huffman, Andrew C. Lei, Berlene V. Villanueva, Donna M. Young, Elisabeth Fowler, Braden Manns, Andreas Laupacis

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensKidney Foundation of CanadaManitoba Beekeepers' AssociationAlberta Bible CollegeUniversity of TorontoMonsanto (Canada)St. Michael's HospitalUniversity of AlbertaNorthern Lipids (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineKidney diseaseDialysisIntensive care medicineDiseaseRenal functionAllianceFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The importance of engaging key stakeholders, and patients in particular, in determining research priorities has been recognized. We sought to identify the top 10 research priorities for patients with non-dialysis chronic kidney disease (CKD), their caregivers, and the clinicians and policy-makers involved in their care. METHODS: We used the four-step James Lind Alliance process to establish the top 10 research priorities. A national survey of patients with non-dialysis CKD (estimated glomerular filtration rate <45 mL/min/1.73 m 2 ), their caregivers, and the clinicians and policy-makers involved in their care was conducted to identify research uncertainties. A Steering Group of patients, caregivers, clinicians and researchers combined and reduced these uncertainties to 30 through a series of iterations. Finally, a workshop with participants from across Canada (12 patients, 6 caregivers, 3 physicians, 2 nurses, 1 pharmacist and 1 policy-maker) was held to determine the top 10 research priorities, using a nominal group technique. RESULTS: Overall, 439 individuals responded to the survey and identified 1811 uncertainties, from which the steering group determined the top 30 uncertainties to be considered at the workshop. The top 10 research uncertainties prioritized at the workshop included questions about treatments to prevent progression of kidney disease (including diet) and to treat symptoms of CKD, provider- and patient-targeted strategies for managing CKD, the impact of lifestyle on disease progression, harmful effects of medications on disease progression, optimal strategies for treatment of cardiovascular disease in CKD and for early identification of kidney disease, and strategies for equitable access to care for patients with CKD. CONCLUSIONS: We identified the top 10 research priorities for patients with CKD that can be used to guide researchers, as well as inform funders of health-care research.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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