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Enregistrement W2528978880 · doi:10.1186/s13054-016-1489-9

Nomenclature for renal replacement therapy in acute kidney injury: basic principles

2016· review· en· W2528978880 sur OpenAlexaff
Mauro Neri, Gianluca Villa, Francesco Garzotto, Sean M. Bagshaw, Rinaldo Bellomo, Jorge Cerdá, Fiorenza Ferrari, Silvia Guggia, Michael Joannidis, John A. Kellum, Jeong Chul Kim, Ravindra L. Mehta, Zaccaria Ricci, Alberto Trevisani, Silvio Marafon, William R. Clark, Jean‐Louis Vincent, Claudio Ronco

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal replacement therapyAcute kidney injuryIntensive care medicineRenal injuryNomenclatureKidneyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports the conclusions of a consensus expert conference on the basic principles and nomenclature of renal replacement therapy (RRT) currently utilized to manage acute kidney injury (AKI). This multidisciplinary consensus conference discusses common definitions, components, techniques, and operations of the machines and platforms used to deliver extracorporeal therapies, utilizing a "machine-centric" rather than a "patient-centric" approach. We provide a detailed description of the performance characteristics of membranes, filters, transmembrane transport of solutes and fluid, flows, and methods of measurement of delivered treatment, focusing on continuous renal replacement therapies (CRRT) which are utilized in the management of critically ill patients with AKI. This is a consensus report on nomenclature harmonization for principles of extracorporeal renal replacement therapies. Devices and operations are classified and defined in detail to serve as guidelines for future use of terminology in papers and 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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 GPT0,467
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations178
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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