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Enregistrement W3035111114 · doi:10.1002/mdc3.13005

Movement Disorders and Renal Diseases

2020· review· en· W3035111114 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders Clinical Practice · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological and metabolic disorders
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement disordersMedicineNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationPsychologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Movement disorders often emerge from the interplay of complex pathophysiological processes involving the kidneys and the nervous system. Tremor, myoclonus, ataxia, chorea, and parkinsonism can occur in the context of renal dysfunction (azotemia and electrolyte abnormalities) or they can be part of complications of its management (dialysis and renal transplantation). On the other hand, myoglobinuria from rhabdomyolysis in status dystonicus and certain drugs used in the management of movement disorders can cause nephrotoxicity. Distinct from these well-recognized associations, it is important to appreciate that there are several inherited and acquired disorders in which movement abnormalities do not occur as a consequence of renal dysfunction or vice versa but are manifestations of common pathophysiological processes affecting the nervous system and the kidneys. These disorders are the emphasis of this review. Increasing awareness of these conditions among neurologists may help them to identify renal involvement earlier, take timely intervention by anticipating complications and focus on therapies targeting common mechanisms in addition to symptomatic management of movement disorders. Recognition of renal impairment in a patient with complex neurological presentation may narrow down the differentials and aid in reaching a definite diagnosis.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,361 · 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