Notice bibliographique
Résumé
Sir, We appreciate the thoughtful comments by Dr Pintavorn and the opportunity to provide some more information on the vexing and little known issue of drug-induced phospholipidosis. First, Dr Pintavorn points out that amiodarone, which we listed as another drug that is capable of causing phospholipidosis, has never been proven to result in renal deposits in humans. A number of reports have reported histology-proven renal phospholipidosis in animal models. Mortuza and co-workers observed lipid accumulation in the lung and liver of amiodarone-treated rats [ 1 ]. Baronas and colleagues showed accumulation of inclusions in the kidney of rats treated with amiodarone [ 2 ]. Many patients on amiodarone receive anticoagulation with aspirin if not warfarin. There is often a compelling reason for such anticoagulation, such as a coronary stent or cardiac valve replacement. Many nephrologists are reluctant to proceed to biopsy in this scenario and rightly so. It is therefore, we believe, conceivable that cases of mild renal phospholipidosis are lurking among many patients with cardiac disease and renal impairment in whom vascular disease is assumed. Similar surprises have been encountered in renal biopsies from lung transplant recipients in whom nephrologists are equally reluctant to perform renal biopsies [ 3,4 ].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,013 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».