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Enregistrement W3023558588 · doi:10.14740/jocmr4160

COVID-19 and Renal Failure: Challenges in the Delivery of Renal Replacement Therapy

2020· review· en· W3023558588 sur OpenAlexvenueno aff
Sreedhar Adapa, Narothama Reddy Aeddula, Venu Madhav Konala, Avantika Chenna, Srikanth Naramala, Bhaskar Reddy Madhira, Vijay Gayam, Mamtha Balla, Vijayadershan Muppidi, Subhasish Bose

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal replacement therapyAcute kidney injuryIntensive care unitPeritoneal dialysisDialysisHemodialysisIntensive care medicinemyalgiaKidney diseaseIncidence (geometry)NauseaInternal medicineEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus disease 2019 (COVID-19), caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), first officially reported in December 2019 in Wuhan City, Hubei province, China, and has since lead to a pandemic. Most cases result in minor symptoms such as cough, fever, sore throat, myalgia, fatigue, nausea, diarrhea, loss of smell, and abdominal pain. As of April 8, 2020, more than 1,485,000 cases of COVID-19 have been reported in more than 200 countries and territories, resulting in over 90,000 deaths. Outcomes are worse in elderly patients, particularly males, and those with comorbidities, but can affect any age group. The incidence of acute kidney injury in patients with COVID-19 infection is about 3-15%; and in patients with severe infection requiring care in the intensive care unit, the rates of acute kidney injury increased significantly from 15% to 50%. Acute kidney injury is an independent risk factor for mortality in COVID-19 patients. The nephrologists, as well as intensivists, are facing immense daily challenges while providing care for these patients in the inpatient setting as well as end-stage renal disease patients on chronic dialysis in both inpatient and outpatient settings. In the current review article, we discussed the epidemiology and etiology of acute kidney injury, management of acute kidney injury including renal replacement therapy options (both hemodialysis and peritoneal dialysis) for inpatient floor, as well as intensive care unit settings. We also discussed the challenges faced by the outpatient dialysis units with COVID-19 infection. We discussed measures required to limit the spread of infection, as well as summarized the guidance as per the Centers for Disease Control and Prevention (CDC), American Society of Nephrology (ASN), American Society of Diagnostic and Interventional Nephrology (ASDIN) and the Vascular Access Society of the Americas (VASA).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,695
Tête enseignante GPT0,665
Écart entre enseignants0,030 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations81
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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