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Enregistrement W4292620866

Chronic kidney disease.

2015· review· en· W4292620866 sur OpenAlexaff
Catherine M. Clase, Andrew Smyth

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCochrane LibraryDialysisKidney diseaseIntensive care medicineSystematic reviewTransplantationMEDLINEDiseaseRenal replacement therapyRenal functionPsychological interventionKidney transplantationInternal medicineRandomized controlled trialUrology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Continued progression of kidney disease will lead to renal function too low to sustain healthy life. In developed countries, such people will be offered renal replacement therapy in the form of dialysis or renal transplantation. Requirement for dialysis or transplantation is termed end-stage renal disease (ESRD). METHODS AND OUTCOMES: We conducted a systematic review, aiming to answer the following clinical questions: What are the effects of a low-sodium diet to reduce progression rate of chronic kidney disease? What are the effects of a low-protein diet to reduce progression rate of chronic kidney disease? We searched: Medline, Embase, The Cochrane Library, and other important databases up to September 2014 (Clinical Evidence overviews are updated periodically; please check our website for the most up-to-date version of this overview). RESULTS: We found seven studies that met our inclusion criteria. We performed a GRADE evaluation of the quality of evidence for interventions. CONCLUSIONS: In this systematic overview we present information relating to the effectiveness and safety of the following interventions: low-protein diet versus control, different low-protein diets versus each other (low-protein diet versus very low-protein diet), low-sodium diet versus control, different low-sodium diets versus each other.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,001

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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