Chapter 6 Chronic interstitial disease
Notice bibliographique
Résumé
Extract Chapter contents ... Analgesic nephropathy Analgesic nephropathy is the commonest drug-induced chronic kidney disease. It is characterized by renal papillary necrosis and chronic tubulointerstitial nephritis. Papillary necrosis is an ischemic lesion of the inner medulla secondary to a decrease in blood flow, in combination with inflammation. Analgesic abuse accounts for >25% of cases of papillary necrosis in the USA, and 75% in Australia. Epidemiology Early recognition of analgesic abuse is important as it causes a completely preventable form of renal disease and renal failure. There is wide variation in the geographic incidence, based on differences in the annual per capita consumption of phenacetin. The incidence is highest in Australia (20%) and Sweden, and lowest in Canada (2–5%). Pathogenesis It results from the habitual consumption of combination analgesics, particularly those containing phenacetin, aspirin and caffeine. Dependence on these combination mixtures is encouraged by the caffeine component. This risk of developing renal disease is dependent on the cumulative dose. Renal injury begins after consumption of 2–3 kg of both phenacetin and aspirin, and is clinically evident after 5–7 kg is consumed over a period of 5–8 years.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,170 | 0,066 |
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 ».