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Enregistrement W3135361616 · doi:10.34067/kid.0001082021

Dialysis Care around the World: A Global Perspectives Series

2021· editorial· en· W3135361616 sur OpenAlexaboutno aff
Timmy Lee, Jennifer E. Flythe, Michael Allon

Notice bibliographique

RevueKidney360 · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineReimbursementDialysisPeritoneal dialysisPopulationHemodialysisHealth careDeveloping countryFamily medicineStaffingPublic healthEconomic growthEmergency medicineEnvironmental healthSurgeryNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Worldwide, ESKD prevalence per million population (PMP) has steadily increased from 2003 to 2016 (1), with the greatest proportional increases occurring in lower- and middle-income countries (2). Although dialysis is a lifesaving therapy, it is also extraordinarily expensive, so its use is limited in lower-income countries with less resources available for healthcare. Specifically, the prevalence of dialysis in 2010 was 1176 PMP in higher-income countries, 688 PMP in upper-middle-income countries, 170 PMP in lowerincome countries, and 16 PMP in lower-income countries (2). The most common modality of kidney replacement therapy globally is dialysis (78%) and, among patients receiving dialysis, only 11% receive peritoneal dialysis (3)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,009

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,271 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations44
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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