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Enregistrement W2768478994 · doi:10.1111/hdi.12603

Clinical parameters before and after the transition to dialysis

2017· article· en· W2768478994 sur OpenAlexvenueno aff
Dugan Maddux, Len A. Usvyat, Terry Ketchersid, Yue Jiao, Tommy C. Blanchard, Peter Kotanko, Frank M. van der Sande, Jeroen P. Kooman, Franklin W. Maddux

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialysisMedicineIntensive care medicineKidney diseaseHemodialysisInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The transition from pre-dialysis chronic kidney disease (CKD) to post-dialysis start is a critical period associated with high patient mortality and increased hospital admissions. Little is known about the trends of key clinical and laboratory parameters through this time of transition to start dialysis. METHODS: De-identified data including demographics, vital signs, lab results, and eGFR from the Fresenius Medical Care-CKD Registry were analyzed to determine trends in clinical and laboratory parameters through the time of transition from 12 months pre-dialysis start to 12 months post-dialysis start. Trends in key clinical and laboratory parameters associated with cardiovascular, nutritional, mineral metabolism and inflammatory domains were examined in association with the transition to dialysis start and first year dialysis survival. FINDINGS: All parameters show divergence for patients who survive vs. do not survive the first year of dialysis. Of note, during pre-dialysis CKD the absolute systolic blood pressure (SBP) level is lower and the slope for SBP decline is significantly steeper for patients who do not survive the first year on dialysis. DISCUSSION: This study uniquely demonstrates the trajectories of key parameters though the transition from pre-dialysis to post-dialysis start. Significant differences are noted in the pre-dialysis period for patients who survive vs. those who do not survive the first year of dialysis. Early recognition of adverse trends in the pre-dialysis period may create opportunity to intervene to improve early dialysis outcomes.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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