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Enregistrement W36915548 · doi:10.1046/j.1525-139x.2002.00088.x

Special Article: The Study of Treatment for Renal Insufficiency: Data and Evaluation (STRIDE), a National Registry of Chronic Kidney Disease

2002· article· en· W36915548 sur OpenAlexaff
Madhumathi Rao, Annamaria T. Kausz, Donald G. Mitchell, Sari Heller Ratican, Francie Lin, S Burrows-Hudson, Fritz K. Port, Brian J.G. Pereira

Notice bibliographique

RevueSeminars in Dialysis · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesAmgen
Mots-clésMedicineKidney diseaseNephrologyIntensive care medicineObservational studyQuality of life (healthcare)DiseaseSTRIDEInternal medicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimization of care in patients with chronic kidney disease (CKD) could be the key to improved clinical and economic outcomes, both during the phase of CKD as well as in patients with end-stage renal disease (ESRD). CKD is a major public health problem that has been insufficiently studied. There is little published information on outcomes among CKD patients, specifically, data on mortality, morbidity, and quality of life. Indeed, recent efforts by the National Kidney Foundation (NKF) have served to define the classification, evaluation, and approach to management of CKD in practice. The Study of Treatment for Renal Insufficiency: Data and Evaluation (STRIDE) registry is an initiative to study CKD patients in nephrology practices across the country. It is a prospective observational study whose objective is to profile demographic and clinical variables, practice patterns, comorbid conditions, quality of life, and outcomes in a nationally based sample of CKD patients. This article details the design, methodology, and process of enrollment into the registry.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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