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Enregistrement W2346297519 · doi:10.1111/hdi.12425

Naturally nonanemic dialysis patients: Who are they?

2016· article· en· W2346297519 sur OpenAlexvenueno aff
Mürvet Yılmaz, Fatih Kırçelli, Ayşe Serra Artan, Özgür Akın Oto, Gülay Aşçı, Kutay Güneştepe, Alı Başçı, Ercan Ok, Mehmet Şükrü Sever

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythropoietin and Anemia Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisAnemiaDialysisInternal medicineHemoglobinRandomized controlled trialIntensive care medicineGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Not only anemia, but also erythropoiesis stimulating agent (ESA)s for treating anemia may adversely affect prognosis of chronic hemodialysis patients. Various features of naturally (with no ESA usage) nonanemic patients may be useful for defining several factors in the pathogenesis of anemia. Methods Data, retrieved from the European Clinical Database (EuCliD)-Turkey on naturally nonanemic prevalent chronic hemodialysis patients (n: 201) were compared with their anemic (those who required ESA treatment) counterparts (n: 3948). Findings Mean hemoglobin values were 13.5 ± 0.8 and 11.5 ± 0.9 g/dL in nonanemic and anemic patients, respectively (P < 0.001). Nonanemia status was associated with younger age, male gender, longer dialysis vintage, nondiabetic status, more frequent hepatitis-C virus seropositivity and more frequent arteriovenous fistula usage. Serum ferritin and CRP levels and urea reduction ratio were higher in ESA-requiring patients. One (99%) and two (95.3%) years survival rates of the "naturally nonanemic" patients were superior as compared to anemics (91.0% and 82.6%, respectively), (P < 0.001). Discussion "Naturally nonanemic" status is associated with better survival in prevalent chronic hemodialysis patients; underlying mechanisms in this favorable outcome should be investigated by randomized controlled trials including large number of patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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