MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2784134840 · doi:10.1177/2054358117749530

Canadians Seeking Solutions and Innovations to Overcome Chronic Kidney Disease (Can-SOLVE CKD): Form and Function

2018· article· en· W2784134840 sur OpenAlexafffundabout
Adeera Levin, E. D. Adams, Brendan J. Barrett, Heather Beanlands, Kevin D. Burns, Helen Chiu, Kate Chong, Allison Dart, Jack Ferera, Nicolás Fernández, Elisabeth Fowler, Amit X. Garg, Richard E. Gilbert, Heather Harris, Rebecca Harvey, Brenda R. Hemmelgarn, Matthew T. James, Jeffrey Johnson, Joanne Kappel, Paul Komenda, Michael McCormick, Christopher W. McIntyre, Farid H. Mahmud, York Pei, Graham Pollock, Heather N. Reich, Norman D. Rosenblum, James W. Scholey, Etienne Sochett, Mila Tang, Navdeep Tangri, Marcello Tonelli, C. Turner, Michael Walsh, Cathy Woods, Braden Manns

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensToronto General HospitalLawson Health Research InstituteSeven Oaks General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryOntario Stroke NetworkSt. Michael's HospitalMemorial University of NewfoundlandUniversity of TorontoPopulation Health Research InstituteWestern UniversityHospital for Sick ChildrenProvidence Health Care Research InstituteChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of SaskatchewanUniversité de MontréalUniversity of British ColumbiaFoothills Medical CentreKidney Foundation of CanadaInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of OttawaUniversity of ManitobaOttawa HospitalMcMaster UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesBreakthrough T1D CanadaCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésKidney diseaseMedicineRenal functionIntensive care medicineFunction (biology)DiseaseEnvironmental healthInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This article serves to describe the Can-SOLVE CKD network, a program of research projects and infrastructure that has excited patients and given them hope that we can truly transform the care they receive. ISSUE: Chronic kidney disease (CKD) is a complex disorder that affects more than 4 million Canadians and costs the Canadian health care system more than $40 billion per year. The evidence base for guiding care in CKD is small, and even in areas where evidence exists, uptake of evidence into clinical practice has been slow. Compounding these complexities are the variations in outcomes for patients with CKD and difficulties predicting who is most likely to develop complications over time. Clearly these gaps in our knowledge and understanding of CKD need to be filled, but the current state of CKD research is not where it needs to be. A culture of clinical trials and inquiry into the disease is lacking, and much of the existing evidence base addresses the concerns of the researchers but not necessarily those of the patients. PROGRAM OVERVIEW: The Canadian Institutes of Health Research (CIHR) has launched the national Strategy for Patient-Oriented Research (SPOR), a coalition of federal, provincial, and territorial partners dedicated to integrating research into care. Canadians Seeking Solutions and Innovations to Overcome Chronic Kidney Disease (Can-SOLVE CKD) is one of five pan-Canadian chronic kidney disease networks supported through the SPOR. The vision of Can-SOLVE CKD is that by 2020 every Canadian with or at high risk for CKD will receive the best recommended care, experience optimal outcomes, and have the opportunity to participate in studies with novel therapies, regardless of age, sex, gender, location, or ethnicity. PROGRAM OBJECTIVE: The overarching objective of Can-SOLVE CKD is to accelerate the translation of knowledge about CKD into clinical research and practice. By focusing on the patient's voice and implementing relevant findings in real time, Can-SOLVE CKD will transform the care that CKD patients receive, and will improve kidney health for future generations.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSans objet
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

Citations74
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Kidney Health and DiseaseMême sujetChronic Kidney Disease and DiabetesTravaux en français237 207