MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293062210 · doi:10.5772/intechopen.105033

Renal Replacement Therapies in the Intensive Care Unit

2022· book-chapter· en· W4293062210 sur OpenAlexaff
Dominic Godbout, Philippe Lachance, Jean Côté

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health CentreUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal replacement therapyIntensive care medicineMedicineIntensive care unitCritically illIntensive careTroubleshootingMedical prescriptionModalitiesDosingInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal replacement therapies (RRT) are commonly used in critically ill patients to achieve solute clearance, maintain acid-base status, and remove fluid excess. The last two decades have seen the emergence of large randomized control trials bringing new evidence regarding how RRT should now be managed in the ICU. RRT is considered a vital supportive care and needs to be adequately prescribed and delivered. This chapter first summarizes the basic principles and characteristics of the three major RTT modalities: intermittent hemodialysis (IHD), prolonged intermittent RRT (PIRRT), and continuous RRT (CRRT). Then, the large body of literature regarding indications for initiation (early vs late), choice of modality (intermittent vs continuous and diffusion vs convection), dosing (intensive vs less-intensive), and anticoagulation alternatives is reviewed to guide clinical decision-making. Recent evidence in the optimal timing of discontinuing RRT is reported. Finally, troubleshooting scenarios frequently seen in clinics and requiring an adapted RRT prescription are also discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,027

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIntechOpen eBooksMême sujetAcute Kidney Injury ResearchTravaux en français237 207