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Enregistrement W2419229738 · doi:10.1093/joneph/20.2.141

Clinical epidemiology of arteriovenous fistula in 2007

2007· article· en· W2419229738 sur OpenAlexaff
Pietro Ravani, Lawrence M. Spergel, Arif Asif, Prabir Roy‐Chaudhury, Anatole Besarab

Notice bibliographique

RevueJournal of Nephrology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArteriovenous fistulaIntensive care medicineHemodialysisEpidemiologyDialysisMultidisciplinary approachNephrologyVascular accessInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The native arteriovenous fistula (AVF) is considered the best access for hemodialysis due to its longer survival and lower complication rates as compared with other forms of vascular access. However, broad practice variation exists in the use of AVF among different countries and even within the same country among different regions and centers. Several barriers to AVF placement have been identified in the last decade that might explain its suboptimal use among both prevalent and incident patients. The present review summarizes and discusses recent findings from epidemiological studies on practice patterns and risk factors for AVF failure. Special emphasis is devoted to drawbacks and payoffs consequent upon the choice of the AVF as access for dialysis. In fact the AVF requires major investments in the short run but far less assistance and rework thereafter. Primary AVF failure, due to early failure or lack of maturation, is currently considered a key area of investigation to improve vascular access outcomes. The main challenge for the nephrologist today is to minimize the risk of primary failure while attempting to provide most patients with a native AVF. Improving vascular access outcomes is clearly a complex and difficult task. Recent experience from the United States suggests that multidisciplinary management is the most appropriate approach to deal with all the multifaceted aspects of end-stage renal disease care and to increase the likelihood of success.

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)0,004
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations43
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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