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Enregistrement W2910019464 · doi:10.1016/j.kint.2018.10.018

Management and treatment of glomerular diseases (part 1): conclusions from a Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Controversies Conference

2019· article· en· W2910019464 sur OpenAlexafffund
Jürgen Floege, Sean Barbour, Daniel Cattran, Jonathan J. Hogan, Patrick H. Nachman, Sydney Tang, Jack F.M. Wetzels, Michael Cheung, David C. Wheeler, Wolfgang C. Winkelmayer­, Brad H. Rovin, Sharon G. Adler, Charles E. Alpers, Isabelle Ayoub, Arvind Bagga, Jonathan Barratt, Dawn J. Caster, Daniel T.M. Chan, Anthony Chang, Jason Choo, H. Terence Cook, Rosanna Coppo, Fernando C. Fervenza, Agnes B. Fogo, J. G. Fox, Keisha L. Gibson, Richard J. Glassock, David C.H. Harris, Elisabeth M Hodson, Elion Hoxha, Kunitoshi Iseki, J. Charles Jennette, Vivekanand Jha, David W. Johnson, Shinya Kaname, Ritsuko Katafuchi, A. Richard Kitching, Richard Lafayette, Philip Kam‐Tao Li, Adrian Liew, Jicheng Lv, Ana Malvar, Shoichi Maruyama, Juan M. Mejía‐Vilet, Marcus J. Moeller, Chi Chiu Mok, Carla Nester, Eisei Noiri, Michelle M. O’Shaughnessy, Seza Özen, Samir M. Parikh, Hyeong Cheon Park, Chen Au Peh, William F. Pendergraft, Matthew C. Pickering, Évangéline Pillebout, Jai Radhakrishnan, Manish Rathi, Dario Roccatello, Pierre Ronco, William E. Smoyer, Vladimı́r Tesař, Joshua M. Thurman, Hernán Trimarchi, Marina Vivarelli, Giles Walters, Angela Yee‐Moon Wang, Scott E. Wenderfer

Notice bibliographique

RevueKidney International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSt. Paul's HospitalVancouver Hospital and Health Sciences CentreOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSanofi GenzymeChugai PharmaceuticalFresenius Medical Care North AmericaOmeros CorporationWellcome TrustMallinckrodt PharmaceuticalsGilead SciencesSanofi
Mots-clésGuidelineMedicineKidney diseaseNephrologyIntensive care medicineMembranous nephropathyDiseaseGlomerulonephritisNephropathyInternal medicinePathologyKidneyEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) initiative organized a Controversies Conference on glomerular diseases in November 2017. The conference focused on the 2012 KDIGO guideline with the aim of identifying new insights into nomenclature, pathogenesis, diagnostic work-up, and, in particular, therapy of glomerular diseases since the guideline's publication. It was the consensus of the group that most guideline recommendations, in particular those dealing with therapy, will need to be revisited by the guideline-updating Work Group. This report covers general management of glomerular disease, IgA nephropathy, and membranous nephropathy.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0100,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,251 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations258
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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