Cardiac and Vascular Surgery–Associated Acute Kidney Injury: The 20th International Consensus Conference of the ADQI (Acute Disease Quality Initiative) Group
Notice bibliographique
Résumé
A cute kidney injury (AKI) occurs in 7% to 18% of hospitalized patients and complicates the course of 50% to 60% of those admitted to the intensive care unit, carrying both significant mortality and morbidity.1 Even though many cases of AKI are reversible within days to weeks of occurrence, data from multiple large observational and epidemiological studies over the past decade suggest a strong association between AKI and subsequent chronic kidney disease (CKD) and end-stage renal disease (ESRD).2,3 Patients with AKI who receive renal replacement therapy (RRT) are >3 times more likely to develop ESRD than those who do not.This rise in the number of patients who receive treatment for ESRD is a global phenomenon associated with considerable patient costs, effects on quality of life, and economic impact on society as a whole.In developing countries, most people with kidney failure have insufficient access to dialysis and/or kidney transplantation.Consequently, the development of effective approaches to the prevention, early recognition, and management of AKI is necessary to reduce the burden of CKD and ESRD. 4 Millions of patients undergo cardiac and vascular surgery (CVS) every year in developed countries alone.AKI is a
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».