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Enregistrement W2915087414 · doi:10.24884/1561-6274-2019-23-2-18-40

CHRONIC KIDNEY DISEASE AND ARRHYTHMIAS: CONCLUSIONS FROM A KIDNEY DISEASE: IMPROVING GLOBAL OUTCOMES (KDIGO) CONTROVERSIES CONFERENCE

2019· article· en· W2915087414 sur OpenAlexaff
Peter J. Blankestijn, Juan Jesús Carrero, Catherine M. Clase, Rajat Deo, Charles A. Herzog, Scott E. Kasner, Rod Passman, Roberto Pecoits‐Filho, Holger Reinecke, Gautam R. Shrof, Wojciech Zaręba, Michael Cheung, David C. Wheeler, Wolfgang C. Winkelmayer­, Christoph Wanner, Mintu P. Turakhia

Notice bibliographique

RevueNephrology (Saint-Petersburg) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseAtrial fibrillationAtrial flutterIntensive care medicineInternal medicineCardiologySupraventricular arrhythmiaDiseaseHeart failureHeart diseaseRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with chronic kidney disease (CKD) are predisposed to heart rhythm disorders, including atrial fibrillation (AF)/atrial flutter, supraventricular tachycardias, ventricular arrhythmias, and sudden cardiac death (SCD). While treatment options, including drug, device, and procedural therapies, are available, their use in the setting of CKD is complex and limited. Patients with CKD and end-stage kidney disease have historically been under-represented or excluded from randomized trials of arrhythmia treatment strategies, 1 although this situation is changing. Cardiovascular society consensus documents have recently identified evidence gaps for treating patients with CKD and heart rhythm disorders. To identify key issues relevant to the optimal prevention, management, and treatment of arrhythmias and their complications in patients with kidney disease, Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) convened an international, multidisciplinary Controversies Conference in Berlin, Germany, titled CKD and Arrhythmias in October 2016.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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