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Enregistrement W3130423374 · doi:10.1016/j.ekir.2021.02.019

Incidence of Major Adverse Cardiovascular Events and Cardiac Mortality in High-Risk Kidney-Only and Simultaneous Pancreas−Kidney Transplant Recipients

2021· article· en· W3130423374 sur OpenAlexaffabout
Wai H. Lim, Charmaine E. Lok, S. Joseph Kim, Greg Knoll, Baiju R. Shah, Kyla L. Naylor, Eric McArthur, Bin Luo, Stephanie N. Dixon, Carmel M. Hawley, Esther Ooi, Andrea K. Viecelli, Germaine Wong

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensWestern UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusKidney diseaseDialysisInternal medicineDiabetic nephropathyPopulationIncidence (geometry)Renal replacement therapyKidney transplantationTransplantationKidneyIntensive care medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes mellitus is the most common cause of chronic kidney disease (CKD) worldwide. In Canada, diabetes accounts for more than 30% of incident patients with kidney failure, with similar findings in Australia and other Western countries.1,2 Patients with diabetic kidney disease, regardless of stage or treatment, are at an increased risk for cardiovascular disease (CVD) and all-cause mortality, including those who have received kidney transplants.3 In patients with diabetes and advanced CKD or kidney failure, prevalent vascular disease often coexists with an excess of traditional CVD risk factors such as hyperlipidemia and hypertension.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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