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Enregistrement W2792112123 · doi:10.1097/mnh.0000000000000411

Fracture risk and treatment in chronic kidney disease

2018· review· en· W2792112123 sur OpenAlexaff
Kelsey Connelly, David Collister, Navdeep Tangri

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Nephrology & Hypertension · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMcMaster UniversitySeven Oaks General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseDiseaseIntensive care medicineFracture (geology)Internal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Chronic kidney disease (CKD) is associated with the development of mineral bone disorder (MBD), osteoporosis, and fragility fractures. The purpose of this review is to provide an update on recent findings in the diagnosis and treatment of osteoporosis in patients with CKD. RECENT FINDINGS: Multiple observational studies have shown that bone mineral density measurement using DEXA is equally predictive in CKD stages 1-3, as in the general population. Post hoc analyses from randomized trials of bisphosphonates, SERM, RANKL inhibitors and PTH agonists all suggest equal efficacy in mild-moderate CKD. A recent systematic review also found evidence for efficacy of bisphosphonates in patients with a kidney transplant. SUMMARY: Bone mineral density measurement using DEXA is accurate in patients with CKD stages 1-3 and should be considered to guide treatment of osteoporosis. Current treatments are unaffected by mild-to-moderate decline in kidney function, and physicians should use bisphosphonates and other osteoporosis treatments in this population, whenever indicated. Studies evaluating the optimal diagnostic and management strategy in patients with CKD stages (G4-5D) are needed.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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