The new SFB/TRR219 Research Centre
Notice bibliographique
Résumé
A new Transregional Collaborative Research Center of the German Research Foundation (DFG) has been created to address reno-cardiovascular interactions underlying the increased cardiovascular risk in patients with chronic kidney disease to develop novel treatment strategies to reduce cardiovascular morbidity and mortality in these high-risk patients Chronic kidney disease (CKD) has developed into a serious global health problem. The prevalence of CKD is reported to be around 11% in high-income countries and the World Health Organization (WHO) estimated that around 1.5% of deaths worldwide were caused by CKD in 2012.1,2 Projections from the WHO predict that by 2030 CKD-related deaths will further increase by 15% compared to 2012.1,2 CKD patients have a five to ten fold higher risk of death than to progress to the end-stage of renal disease (ESRD = CKD Stage 5).1–4 Cardiovascular disease is the most common cause of death in patients with CKD Stages 3–5.5 Cardiovascular mortality significantly increases with severity of renal dysfunction6 and accounts for ∼40–50% of all deaths in patients with CKD stages 4-5 compared to 26% in humans with normal kidney function1,5 CKD-related cardiovascular death is mostly caused by ischaemic heart disease, accounting for over 50% of cardiovascular deaths in patients with CKD Stages 2–4, independent from the glomerular filtration rate (GFR).5 Sudden cardiac death becomes increases more as CKD progresses and is estimated to cause 60% of all cardiac deaths in dialysis patients.7 This suggests that at lower GFR CKD-specific pathological mechanisms significantly gain in importance. In addition, part of the cardiovascular deaths in CKD patients are due to cerebrovascular disease, valvular heart disease and arrhythmias.5
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,147 | 0,088 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».