Variability in Urate-lowering Therapy Prescribing: A Gout, Hyperuricemia and Crystal-Associated Disease Network (G-CAN) Physician Survey
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Gout is common in people with chronic kidney disease (CKD) and its treatment is frequently suboptimal in this special population due to concerns over adverse events and/or efficacy of medications. There is controversy about the use of urate-lowering therapy (ULT) in those with CKD and lack of agreement about the dosing of allopurinol, the recommended first-line ULT1,2. The aim of this study was to determine real-world ULT prescribing patterns among a group of medical practitioners with an interest in gout. Members of the Gout, Hyperuricemia and Crystal-Associated Disease Network (G-CAN) were invited to participate in an online survey in May 2017. G-CAN is a multidisciplinary group (predominantly rheumatologists) with clinical/research interest in gout and crystalline arthritis. Ethical approval was not required for a professional online survey. Participants were asked for each stage of CKD … Address correspondence to Prof. L. Stamp, Department of Medicine, University of Otago Christchurch, PO Box 4345, Christchurch 8140, New Zealand. Email: Lisa.Stamp{at}cdhb.health.nz.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».