Report from the American Society of Transplantation on frailty in solid organ transplantation
Notice bibliographique
Résumé
A consensus conference on frailty in kidney, liver, heart, and lung transplantation sponsored by the American Society of Transplantation (AST) and endorsed by the American Society of Nephrology (ASN), the American Society of Transplant Surgeons (ASTS), and the Canadian Society of Transplantation (CST) took place on February 11, 2018 in Phoenix, Arizona. Input from the transplant community through scheduled conference calls enabled wide discussion of current concepts in frailty, exploration of best practices for frailty risk assessment of transplant candidates and for management after transplant, and development of ideas for future research. A current understanding of frailty was compiled by each of the solid organ groups and is presented in this paper. Frailty is a common entity in patients with end-stage organ disease who are awaiting organ transplantation, and affects mortality on the waitlist and in the posttransplant period. The optimal methods by which frailty should be measured in each organ group are yet to be determined, but studies are underway. Interventions to reverse frailty vary among organ groups and appear promising. This conference achieved its intent to highlight the importance of frailty in organ transplantation and to plant the seeds for further discussion and research in this field.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».