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Enregistrement W2900335229 · doi:10.1177/2399369318809102

Thrombosis and kidney disease in cancer: comorbidities defining a very high risk patient: A position paper from the Cancer & the Kidney International Network

2018· article· en· W2900335229 sur OpenAlexaff
Vincent Launay‐Vacher, Florian Scotté, Hanno Riess, Neil Ashman, Philip A. McFarlane, Christine Maria Ribic C, Ismaı̈l Elalamy

Notice bibliographique

RevueJournal of Onco-Nephrology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney cancerCancerKidney diseaseDiseaseKidneyVenous thrombosisThrombosisInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer & the Kidney International Network was created in 2014. The aim was to improve the management of cancer patients by developing clinical and scientific knowledge on the main topic of cancer and the kidney. Therefore, the Cancer & the Kidney International Network created a special working group: the Thrombosis, Kidney Disease, and Cancer working Group. The first step of this force was to produce a position paper on this topic by investigating the association of chronic kidney disease and venous thromboembolism in cancer patients, focusing particularly on the anticoagulant management of patients presenting these three comorbidities. The use of low-molecular-weight heparins, vitamin K agonists and oral direct anticoagulants in cancer patients with chronic kidney disease was reviewed.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,276 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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