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Enregistrement W3005233964 · doi:10.1177/0896860819893571

Prescribing high-quality peritoneal dialysis: Moving beyond urea clearance

2020· article· en· W3005233964 sur OpenAlexaff
Tamara Glavinovic, Helen Hurst, A. Hutchison, Lina Johansson, Nicki Ruddock, Jeffrey Perl

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisMedicineUreaDialysisDialysis adequacyCreatinineIntensive care medicineRenal functionUrologyUremiaInternal medicineChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urea removal in peritoneal dialysis (PD) has been a primary measure of dialysis adequacy, but its utility remains limited due to its poor correlation with the clearance of other important uraemic retention solutes and the low certainty of evidence relating peritoneal urea clearance and survival of individuals doing PD. Indeed, clearances of other uraemic solutes, electrolyte imbalances, hypoalbuminaemia and nutritional status, may provide a more holistic measure of dialysis adequacy when evaluating individuals on PD in addition to focusing on person-centred outcomes. Here, we review the history of the urea and creatinine-centric approach to dialysis adequacy and explore the potential importance of other uraemic retention solutes, electrolyte disturbances, phosphorus control, peritoneal protein losses and hypoalbuminaemia, as well as nutritional management to promote a broader multidimensional concept of clearance for PD.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,268 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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