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Enregistrement W2904925526 · doi:10.1111/hdi.12689

Dermatologic manifestations in end stage renal disease

2018· review· en· W2904925526 sur OpenAlexvenueno aff
Taryn Blaha, Sagar U. Nigwekar, Sara Combs, Urvashi Kaw, Vinod Krishnappa, Rupesh Raina

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEosinophilic Disorders and Syndromes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnd stage renal diseaseHemodialysisIntensive care medicineStage (stratigraphy)DiseaseDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skin manifestations are commonly seen in end stage renal disease (ESRD). Skin involvement in this population can be extensive and dramatically worsen quality of life. Close observation of the skin and nails of ESRD patients by clinicians allows for timely diagnosis and treatment, which ultimately improves quality of life and reduces mortality. In this article we focus on the cutaneous changes most commonly seen in ESRD patients. PubMed/Medline database search was done for published literature on skin manifestations in ESRD patients. All the available literature was reviewed and relevant articles were used to discuss about clinical features, pathogenesis, histology and treatment of each skin disorder in ESRD patients. Most commonly encountered skin manifestations in patients with ESRD are pruritus, xerosis, pigmentation changes, nail changes, perforating disorders, calcifying disorders, bullous dermatoses and nephrogenic systemic fibrosis. Skin manifestations in ESRD can be difficult to treat and multiple comorbidities in this patient population can exacerbate these disorders. Many of the treatment options are experimental with evidence largely derived from the case reports and small clinical trials. More large-scale trials are needed to firmly establish evidence based treatment guidelines. Prompt evaluation and management of these disorders improve morbidity and quality of life in ESRD patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,305 · 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
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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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