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Enregistrement W4281632226 · doi:10.1038/s41372-022-01424-3

Documentation of acute kidney injury at discharge from the neonatal intensive care unit and role of nephrology consultation

2022· article· en· W4281632226 sur OpenAlexaff
J Chmielewski, Paulomi Chaudhry, Matthew W. Harer, Shina Menon, Andrew M. South, Ashley Chappell, Russell Griffin, David J. Askenazi, Jennifer G. Jetton, Michelle C. Starr, Namasivayam Ambalavanan, David T. Selewski, Subrata Sarkar, Alison Kent, Jeffery Fletcher, Carolyn Abitbol, Marissa J. DeFreitas, Shahnaz Duara, Jennifer R. Charlton, Jonathan R. Swanson, Ronnie Guillet, Carl T. D’Angio, Ayesa Mian, Erin Rademacher, Maroun J. Mhanna, Rupesh Raina, Deepak Kumar, Patrick D. Brophy, Tarah T. Colaizy, Jonathan M. Klein, Ayse Akcan‐Arikan, Christopher J. Rhee, Stuart L. Goldstein, Amy T. Nathan, Juan C. Kupferman, Alok Bhutada, Shantanu Rastogi, Elizabeth Bonachea, Susan E. Ingraham, John D. Mahan, Arwa Nada, F. Sessions Cole, T. Keefe Davis, Joshua Dower, Lawrence S. Milner, Alexandra Smith, Mamta Fuloria, Kimberly J. Reidy, Frederick J. Kaskel, Danielle E. Soranno, Jason Gien, Katja M. Gist, Aftab S. Chishti, Mina Hanna, Sangeeta Hingorani, Sandra E. Juul, Craig S. Wong, Catherine Joseph, Tara L. DuPont, Robin K. Ohls, Amy Staples, Smriti Rohatgi, Sidharth Kumar Sethi, Sanjay Wazir, Surender Khokhar, Sofia Perazzo, Patricio E. Ray, Mary Revenis, Cherry Mammen, Anne Synnes, Pia Wintermark, Michael Zappitelli, Robert P. Woroniecki, Shanthy Sridhar

Notice bibliographique

RevueJournal of Perinatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Children's HospitalBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesCincinnati Children's Hospital Medical CenterNational Institutes of HealthSchool of Medicine, University of Alabama at BirminghamSchool of Medicine, Indiana UniversityNational Heart, Lung, and Blood InstituteCenter for Clinical and Translational Sciences, University of Texas Health Science Center at HoustonChildren's of Alabama
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryNephrologyInternal medicineOdds ratioLogistic regressionRetrospective cohort studyDocumentationNeonatal intensive care unitEmergency medicineIntensive care medicineOddsPediatrics

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,311 · 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'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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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