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Enregistrement W2596378384 · doi:10.1097/mpg.0000000000001564

Early and Late Factors Impacting Patient and Graft Outcome in Pediatric Liver Transplantation

2017· article· en· W2596378384 sur OpenAlexaff
Valérie A. McLin, Upton Allen, Olivia Boyer, John C. Bucuvalas, M. Colledan, María Cristina Cuturi, Lorenzo D’Antiga, Dominique Debray, Antal Dezsőfi, Jean de Ville de Goyet, Anil Dhawan, Özlem Durmaz, Christine S. Falk, Sandy Feng, Björn Fischler, Stéphanie Franchi‐Abella, E. Frauca, Rainer Ganschow, Stephen Gottschalk, Nedim Hadžić, Loreto Hierro, Simon Horslen, Stefan G. Hübscher, Vincent Karam, Déirdre Kelly, Britta Maecker‐Kolhoff, George Mazariegos, Patrick McKiernan, Anette Melk, Valério Nobili, Funda Özgenç, Raymond Reding, Marco Sciveres, Khalid Sharif, Piotr Socha, Christian Toso, Pietro Vajro, Anita Verma, Barbara E. Wildhaber, Ulrich Baumann

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAstellas PharmaUnited European GastroenterologyBundesministerium für Bildung und ForschungNorth American Society for Pediatric Gastroenterology, Hepatology and Nutrition
Mots-clésMedicineLiver transplantationOutcome (game theory)TransplantationIntensive care medicinePediatricsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As pediatric liver transplantation comes of age, experts gathered to discuss current paradigms and define gaps in knowledge warranting research to further improve patient and graft outcomes. Identified areas ripe for collaborative research include understanding the molecular and cellular mechanisms of tolerance and the role of donor-specific antibodies, considering ways to expand donor pool, minimizing long-term side effects of immunosuppression, and fine-tuning surgical techniques to minimize biliary and vascular complications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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