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Enregistrement W2588556567 · doi:10.1093/ndt/gfw171.17

SP446THE PRESCRIPTION IN PERITONEAL DIALYSIS: INTERNATIONAL COMPARISON FROM THE PERITONEAL DIALYSIS OUTCOMES AND PRACTICE PATTERNS STUDY (PDOPPS)

2016· article· en· W2588556567 sur OpenAlexaffabout
Simon Davies, Junhui Zhao, Brian Bieber, Jeffrey Perl, Martin Wilkie, Mark R. Marshall, Hideki Kawanishi, Francesca Tentori

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisMedical prescriptionIntensive care medicineDialysisHemodialysisInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Aims: Large variability in peritoneal dialysis (PD) use and PD outcomes (e.g. technique survival) exists across countries. Along with differences in patients’ case mix, variation in PD practices is likely to contribute; however, little is known on this regional variation. Our study reports PD prescription among participants in PDOPPS, which is the largest international study of PD practices to date. Methods: The PDOPPS is a prospective cohort study of PD patients ongoing in Australia, Canada, Japan, the United Kingdom (UK), and the United States (US) in collaboration with the International Society of Peritoneal Dialysis (ISPD). Here we present preliminary baseline data on PD prescription among PDOPPS participants on manual (CAPD) and automated PD (APD) (n=1,306) by country. Data were not yet available in the UK. Results: Patient demographics and PD prescription in each country are shown (Table). CAPD was most common in Japan, while APD was predominant elsewhere. Among CAPD patients those in US were less likely to have 3 or fewer exchanges. In Australia icodextrin was always used for long exchanges, and less so elsewhere. In Japan, number of APD cycles, total prescribed volume and dwell volumes (both in CAPD and APD) were lower than in other countries. Low Kt/V was less common in the US and Australia, where 24 hours urine volume was highest.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,329 · 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'admission2
Résumé présentoui

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