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Enregistrement W4231276792 · doi:10.1093/ndt/gfn249

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2008· article· en· W4231276792 sur OpenAlexaff
Marcello Tonelli

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2008
Typearticle
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sir, With respect, I believe that Drs Olgaard and Lewin have missed the point of Palmer's paper and the accompanying Editorial. Current use of activated vitamin D in contemporary haemodialysis patients is not restricted to dramatic examples of clinically evident deficiency like the child presented in their figure. Rather, a substantial proportion of adult patients with kidney failure receive activated vitamin D, especially in jurisdictions where reimbursement policies encourage its use. There is no doubt that Palmer's meta-analysis has methodological limitations, which they acknowledge in their paper. To dismiss the significance of their work because of these limitations is to miss the forest for the trees. Whether activated vitamin D is ultimately proven (or not) to improve patient outcomes in the future is not the point. The issue is that (as shown by the carefully done meta-analysis) there is very little evidence to support current prescription patterns for vitamin D in haemodialysis patients. More the pity, nephrologists continue to use and advocate for such unproven therapies in the absence of good quality evidence. Olgaard and Lewin compare activated vitamin D therapy in haemodialysis patients with insulin treatment for type 1 diabetics, and imply that evidence from randomized controlled trials is unnecessary to evaluate the merits of either. This comparison is spurious. It is erroneous to suggest (as Olgard and Lewin do) that ‘substitution of a missing hormone’ will always be beneficial. Although the practice of medicine would certainly be simpler if this were true, reality is more complex. This truth is exemplified by the case of hormone replacement therapy for post-menopausal women, which was supported by a vast body of theoretical, experimental and epidemiological data, but which was subsequently shown to be harmful in well-designed randomized trials. Unfortunately, thousands of women were injured and millions of dollars wasted due to this well-meaning error. Will vitamin D prove to be similarly harmful? Or remarkably helpful? We do not know. And until we do more trials, both possibilities remain. Olgaard and Lewin characterize my Editorial as ‘potentially dangerous’. I believe that the real danger lies not in calling for randomized trials to inform clinical practice, but rather in failing to learn from the lessons of the past. History teaches that we do not understand physiology well enough to determine from first principles which treatments will be beneficial. To suggest that only ‘hospital administrators’ should insist on evidence rather than anecdote to guide treatment is a serious misconception. If physicians choose which therapies to prescribe based on theoretical considerations alone, we will be wrong more often than not. Funds that are squandered in this way will be unavailable for use on novel, indisputably beneficial therapies, which grow more expensive every year. Worse (like our historical colleagues who used their understanding of physiology to justify the prescription of arsenic for syphilis), we run the risk of causing harm despite our best intentions. Well-designed randomized studies are costly, challenging to complete and have their own limitations. However, they are the best option available. Rather than pretending that we know the answers before the evidence is in, the nephrology community should get on with designing and executing more randomized trials. Conflict of interest statement . Dr. Tonelli holds peer-reviewed research funding from the Centre for D-Receptor Activation Research to examine vitamin D status in remote-dwelling patients on dialysis.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0370,036
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,013

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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