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Enregistrement W2586362177 · doi:10.1093/ndt/gfv181.20

FP627EVOLUTION OF HIGH-SENSITIVITY TROPONIN-T IN PATIENTS UNDERGOING HIGH EFFICIENCY ON-LINE HEMODIAFILTRATION VERSUS CONVENTIONAL LOW-FLUX HEMODIALYSIS

2015· article· en· W2586362177 sur OpenAlexaffabout
Isabelle Éthier, Dominique Auger, Martin Beaulieu, Héloïse Cardinal, Renée Lévesque

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisCardiologyInternal medicineSensitivity (control systems)Troponin TFlux (metallurgy)Myocardial infarctionMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Aims: On-line hemodiafiltration (HDF) has been associated with better atherosclerosis-related inflammatory markers profile than conventional low-flux hemodialysis (HD). Recent large randomized clinical trials suggested that HDF had a beneficial effect on survival when higher convection volumes are provided. High-sensitivity troponin T (hs-TnT) has been related to all-cause and cardiovascular mortality in end-stage renal disease patients. The aim of this study was to determine the effect HDF vs HD on hs-TnT evolution at one year follow-up. Methods: Patients were randomized from 2007 to 2013 to HD or HDF in accordance with the CONvective TRAnsport STudy (CONTRAST) protocol initially as part of the Montreal CONTRAST cohort (until 2010) and subsequently as part of the local cohort (2010-2013). Hs-TnT were obtained before dialysis session and analyzed at baseline and at 1-year follow-up with STAT assay (Roche Diagnostics) on Cobas e411 instrument. Comparison of the evolution of hs-TnT values between groups were performed with appropriate non-parametric tests. Agreement between hs-TnT values at baseline and at follow-up was analyzed using a Bland-Altman plot.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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