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Enregistrement W4283398663 · doi:10.1016/j.ekir.2022.06.010

Diagnosis and Treatment of Patients With Focal Segmental Glomerulosclerosis/Steroid-Resistant Nephrotic Syndrome: A Delphi Survey

2022· article· en· W4283398663 sur OpenAlexaff
Jürgen Floege, Keisha L. Gibson, Jai Radhakrishnan, Heather N. Reich, Michiel F. Schreuder, Jack F.M. Wetzels, Vladimı́r Tesař, Marina Vivarelli, Steffen Biechele, Marcello Tonelli

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesMorphoSysApellis PharmaceuticalsOmeros CorporationAlexion PharmaceuticalsAstraZenecaAmerican Society of Nephrology
Mots-clésMedicineFocal segmental glomerulosclerosisNephrotic syndromePodocyteGlomerulosclerosisBiopsyRenal biopsyMinimal change diseasePathologyEtiologyKidney diseaseNephrosisKidneyGlomerulonephritisUrologyInternal medicineProteinuria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) is a histopathologic pattern of podocyte injury with several underlying etiologies and is characterized by segmental scarring that involves part of the glomerulus and a subset of glomeruli sampled on biopsy.1,2 In adults, nephrotic syndrome (NS) is often characteristic of primary (or idiopathic) FSGS. In children, steroid-resistantnephrotic syndrome (SRNS) is an indication for kidney biopsy and most commonly associated with FSGS histologically.3 Available treatments do not always produce complete remission, and patients who do not achieve remission often progress to chronic kidney failure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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