MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092857779 · doi:10.1111/sdi.12926

Evaluating dialysis adequacy: Origins, evolution, and future directions

2020· article· en· W3092857779 sur OpenAlexaff
Bogdan Momciu, Christopher T. Chan

Notice bibliographique

RevueSeminars in Dialysis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineDialysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The expansion and transformation over time of dialysis therapies have been inexorably linked to the concept of adequacy. While initially the goal of dialysis was simple survival of patients until their next treatment, this changed with the publication of the National Cooperative Dialysis Study. It brought about a focus on defining adequate dialysis through measurements of the removal of small solutes, in particular urea. This spurred significant improvements in patient outcomes by standardizing therapy and providing benchmarks for each center to achieve. Over time, however, further research has found this narrow definition of adequacy to be insufficient to encompass the complexities of dialysis therapies. Factors such as residual kidney function (RKF), nutritional and volume status, and cardiovascular control all contribute to the outcomes for dialysis patients. We propose that an optimal definition of adequacy should not only focus on one factor but rather the interconnection and contribution to our patient's individual specific goals and their overall quality of life.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSeminars in DialysisMême sujetDialysis and Renal Disease ManagementTravaux en français237 207