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Enregistrement W2915966197 · doi:10.1016/j.kint.2018.11.008

Management and treatment of glomerular diseases (part 2): conclusions from a Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Controversies Conference

2019· article· en· W2915966197 sur OpenAlexaff
Brad H. Rovin, Dawn J. Caster, Daniel C. Cattran, Keisha L. Gibson, Jonathan J. Hogan, Marcus J. Moeller, Dario Roccatello, Michael Cheung, David C. Wheeler, Wolfgang C. Winkelmayer­, Jürgen Floege, Sharon G. Adler, Charles E. Alpers, Isabelle Ayoub, Arvind Bagga, Sean J. Barbour, Jonathan Barratt, Daniel T.M. Chan, Anthony Chang, Jason Choo, H. Terence Cook, Rosanna Coppo, Fernando C. Fervenza, Agnes B. Fogo, J. G. Fox, 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 A. Lafayette, Philip Kam‐Tao Li, Adrian Liew, Jicheng Lv, Ana Malvar, Shoichi Maruyama, Juan M. Mejía‐Vilet, Chi Chiu Mok, Patrick H. Nachman, 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, Pierre Ronco, William E. Smoyer, Sydney Tang, Vladimı́r Tesař, Joshua M. Thurman, Hernán Trimarchi, Marina Vivarelli, Giles Walters, Angela Yee‐Moon Wang, Scott E. Wenderfer, Jack F.M. Wetzels

Notice bibliographique

RevueKidney International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésKidney diseaseMedicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In November 2017, the Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) initiative brought a diverse panel of experts in glomerular diseases together to discuss the 2012 KDIGO glomerulonephritis guideline in the context of new developments and insights that had occurred over the years since its publication. During this KDIGO Controversies Conference on Glomerular Diseases, the group examined data on disease pathogenesis, biomarkers, and treatments to identify areas of consensus and areas of controversy. This report summarizes the discussions on primary podocytopathies, lupus nephritis, anti-neutrophil cytoplasmic antibody-associated nephritis, complement-mediated kidney diseases, and monoclonal gammopathies of renal significance.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0120,019
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

Citations185
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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