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Enregistrement W3120938913 · doi:10.1016/b978-0-12-820605-8.00005-x

The combined impact of diabetes mellitus and chronic kidney disease on mineral metabolism and bone fragility

2020· book-chapter· en· W3120938913 sur OpenAlexaff
Sandra Cooke-Hubley, Christopher S. Kovács

Notice bibliographique

RevueDiabetes Mellitus · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensSt. John’s Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusBone remodelingDiabetic nephropathyInternal medicineKidney diseaseEndocrinologyTransplantationBone mineralNephropathyKidneyRenal functionIntensive care medicineOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both type 1 and 2 diabetes mellitus cause a low-turnover bone disorder that increases fragility. Diabetes also increases the risk of chronic renal insufficiency, end-stage renal disease, and the need for kidney or simultaneous pancreas-kidney transplantation. As kidney function declines, major clinical and biochemical abnormalities develop that have been demonstrated to adversely affect bone health. In turn, these disturbances in mineral and bone metabolism combine with the underlying effects of diabetes on bone, which result in greater fragility, morbidity, and mortality than caused by either diabetes or renal insufficiency alone. In this chapter, we will review the pathophysiology by which chronic kidney disease affects bone and mineral metabolism, how this can especially impact fracture risk for patients with diabetic nephropathy, and the available options for diagnosis and treatment. We will also review the effects that end-stage renal failure and renal transplantation can have on bone metabolism and fracture risk in patients with diabetes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,013

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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