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Enregistrement W3170640799 · doi:10.1016/j.jclinane.2021.110367

Hydroxyethyl starch and acute kidney injury in high-risk patients undergoing cardiac surgery: A prospective multicenter study

2021· article· en· W3170640799 sur OpenAlexafffund
David Nagore, A Candela, Martina Bürge, Pablo Monedero, Eduardo Tamayo, J. Álvarez, Manuel Murie, Duminda N. Wijeysundera DN, Marc Vives, Esther Méndez, Alberto Pasqualetto, Tomas Mon, Rafael Pita, Maria Angela Varela, Carlos Esteva, Miguel Pereira, Juan Sánchez, Maria Angeles Rodriguez, Álvaro García, Paula Carmona, Marta López, Azucena Pajares, Rosario Vicente, Rosa Aparicio, Isabel Gragera, Enrique J. Calderón, J.M. Marcos Vidal, Laura Gómez, José María Rodríguez Rodríguez, Adolfo Matilla, Laura Morales, Luis F. Santana, Estefanía García, Santiago Montesinos, Pedro Muñoz, Blanca Bravo, Veronica B. Valdez Blanco

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Anesthesia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto General HospitalSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryHydroxyethyl starchOdds ratioIntensive care unitPropensity score matchingProspective cohort studyLogistic regressionCohortCardiac surgeryInternal medicineCohort studyAnesthesiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,319 · 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 présentnon

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