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Enregistrement W2959895731 · doi:10.6002/ect.2017.0096

Immunosuppression Practices in Liver Transplantation: A Survey of North American Centers.

2017· article· en· W2959895731 sur OpenAlexaffabout
Trana Hussaini, Ricky D. Turgeon, Nilufar Partovi, Siegfried R. Erb, Charles H. Scudamore, Eric M. Yoshida

Notice bibliographique

RevueExperimental and Clinical Transplantation · 2017
Typearticle
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunosuppressionMedicineLiver transplantationClinical PracticeIntensive care medicineInternal medicineFamily medicineTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: There is a clear lack of clinical evidence guiding immunosuppressive management in long-term stable liver transplant recipients. As a result, anecdotal experience suggests wide variability across transplant centers. We aimed to identify patterns of immunosuppression practices in liver transplant centers across Canada and the United States. MATERIALS AND METHODS: From February 9 to May 31, 2015, we invited clinicians from all liver transplant centers in Canada and the United States to answer a 6-question survey generated using SurveyMonkey. RESULTS: Seventeen respondents from 15 liver transplant centers completed the survey. Although immun-suppressive practices are relatively uniform for induction and early maintenance therapy, significant variations exist in the management of long-term immunosuppression in stable transplant recipients with a relative lack of minimization protocols. CONCLUSIONS: Our survey confirms a wide variability in immunosuppression practices across Canadian and US liver transplant centers. Research and practice priorities include design of pragmatic randomized controlled trials and development of clinical practice guidelines to standardize immunosuppressive management of long-term stable liver transplant recipients with a focus on immunosuppression minimization.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,324 · 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'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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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