Enregistrement W2752404888 · doi:10.1016/s2352-4642(17)30069-x

Incidence and outcomes of neonatal acute kidney injury (AWAKEN): a multicentre, multinational, observational cohort study

2017· article· en· W2752404888 sur OpenAlexaff

Jennifer G. Jetton, Louis Boohaker, Sidharth Kumar Sethi, Sanjay Wazir, Smriti Rohatgi, Danielle E. Soranno, Aftab S. Chishti, Robert P. Woroniecki, Cherry Mammen, Jonathan R. Swanson, Shanthy Sridhar, Craig S. Wong, Juan C. Kupferman, Russell Griffin, David J. Askenazi, David T. Selewski, Subrata Sarkar, Alison Kent, Jeffery Fletcher, Carolyn Abitbol, Marissa J. DeFreitas, Shahnaz Duara, Jennifer R. Charlton, Ronnie Guillet, Carl T. D’Angio, Ayesa Mian, Erin Rademacher, Maroun J. Mhanna, Rupesh Raina, Namasivayam Ambalavanan, Ayse Akcan‐Arikan, Christopher J. Rhee, Stuart L. Goldstein, Amy T. Nathan, Alok Bhutada, Shantanu Rastogi, Elizabeth Bonachea, Susan E. Ingraham, John D. Mahan, Arwa Nada, Patrick D. Brophy, Tarah T. Colaizy, Jonathan M. Klein, F. Sessions Cole, T. Keefe Davis, Joshua Dower, Lawrence S. Milner, Alexandra Smith, Mamta Fuloria, Kimberly J. Reidy, Frederick J. Kaskel, Jason Gien, Katja M. Gist, Mina Hanna, Sangeeta Hingorani, Michelle C. Starr, Catherine Joseph, Tara L. DuPont, Robin K. Ohls, Amy Staples, Surender Khokhar, Sofia Perazzo, Patricio E. Ray, Mary Revenis, Anne Synnes, Pia Wintermark

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Child & Adolescent Health · 2017

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueAcute Kidney Injury Research

Établissements canadiensUniversity of British Columbia

Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesClinical and Translational Science Center, University of New MexicoClinical and Translational Science Institute, University of FloridaU.S. Food and Drug AdministrationNational Institutes of HealthNational Center for Research ResourcesInstitute of Clinical and Translational Sciences

Mots-clésObservational studyIncidence (geometry)MedicineCohort studyAcute kidney injuryCohortEmergency medicineIntensive care medicinePediatricsInternal medicine

DOI10.1016/s2352-4642(17)30069-x

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,003

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005

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 enseignants0,027

Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,003	0,005
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,002
Bibliométrie	0,001	0,002
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,001	0,001
Science ouverte	0,002	0,002
Intégrité de la recherche	0,001	0,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,001	0,000

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 Opus0,055

Tête enseignante GPT0,401

Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations725

Publié2017

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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