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Enregistrement W2597551762 · doi:10.3747/pdi.2016.00057

Peritoneal Dialysis: A Scoping Review of Strategies to Maximize pd Utilization

2017· review· en· W2597551762 sur OpenAlexaff
Bikaramjit Mann, Braden Manns, Lianne Barnieh, Matthew J. Oliver, Daniel J. Devoe, D. Lorenzetti, Robert P. Pauly, Robert R. Quinn

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreAlberta Bible CollegeUniversity of TorontoAlberta Kidney Disease NetworkUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisMedicineMEDLINEIntensive care medicineSystematic reviewDialysisEnd stage renal diseaseDiseaseSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The percentage of end-stage renal disease (ESRD) patients treated with peritoneal dialysis (PD) has declined in many countries since the mid-1990s. Barriers to PD have been reviewed extensively in the literature, but evidence about strategies to address these barriers and maximize the safe and effective use of PD is lacking. We therefore decided to conduct a scoping review identifying strategies to maximize PD use in adults with ESRD. Our search strategy included the following online databases: MEDLINE (OVID), EMBASE, PubMed, Cochrane Controlled Trials Register, Current Controlled Trials, and Cochrane Database of Systematic Reviews for articles published from 1974 to November 2013. Experts in the field were contacted for information about other ongoing or unpublished studies. A complementary search was conducted in the gray literature. Websites of national, provincial or regional agencies were searched for documents regarding policies surrounding the use of PD. Individual dialysis centers need to identify barriers to increasing PD in their program and direct targeted strategies to maximize PD utilization. Our review highlights some effective strategies that may be used. Our review also highlights the need for further research into strategies to maximize PD utilization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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