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Enregistrement W2810693762 · doi:10.1097/hco.0000000000000539

Management of patients with end-stage renal disease

2018· review· en· W2810693762 sur OpenAlexaff
Reena Karkhanis, Derrick Y. Tam, Stephen E. Fremes

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConventional PCIPercutaneous coronary interventionPerioperativeCoronary artery diseaseInternal medicineCardiologyObservational studyEnd stage renal diseaseHemodialysisContext (archaeology)SurgeryMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Coronary artery disease is common in patients with end-stage renal disease (ESRD) on hemodialysis. ESRD patients are prone to atherosclerosis and are likely to present with advanced CAD requiring coronary artery bypass graft surgery (CABG) or percutaneous coronary intervention (PCI). RECENT FINDINGS: Individual observational studies and aggregated results comparing PCI to CABG have shown an increased risk of early postoperative mortality in the CABG group followed by a decrease in late mortality and cardiovascular events. Drug eluting stents are preferred to bare metal stents in patients undergoing PCI. Bilateral versus single internal thoracic arterial grafting strategies showed no difference in survival, freedom from cardiac death or freedom from cardiac events. There was no clear survival advantage to off-pump CABG over on-pump CABG in ESRD patients. Evidence to support either CABG or PCI was limited to retrospective observational studies that were at risk for treatment allocation bias. SUMMARY: CABG carries an upfront risk of increased perioperative mortality while demonstrating late survival benefit compared with PCI. Thus, in the context of balancing these competing risks and benefits, deciding on the most appropriate treatment in this high-risk cohort is challenging. Comprehensive patient evaluation by a multidisciplinary team is strongly recommended.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,319 · 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
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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