Sex and gender as predictors for allograft and patient-relevant outcomes after kidney transplantation
Notice bibliographique
Résumé
This is a protocol for a Cochrane Review (prognosis). The objectives are as follows: To evaluate the prognostic effect of the recipient's (i) sex and gender separately (ii) gender as an independent predictor of patient‐relevant outcomes at any time period following kidney or SPK transplantation (Table 1) and explore sources of heterogeneity. We aim to evaluate this prognostic effect by (a) clearly defining the relationship between recipient sex/gender and post‐transplantation outcomes, which would involve identifying reasons for variations between sexes and genders, and then (b) quantifying the magnitude of this relationship. INVESTIGATION OF SOURCES OF HETEROGENEITY BETWEEN STUDIES: Sources of heterogeneity may exist between studies that can have an impact on outcomes. We will explore potential sources, which may include patient age, self‐reported ethnicity, country of transplantation, transplant era, living versus deceased donor transplantation, definitions and units used for outcomes, quality of the study, and the indication for kidney transplantation.
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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 | 0,028 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,002 |
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 ».