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Enregistrement W4300941935 · doi:10.17615/tjet-f175

Consensus Expert Recommendations for the Diagnosis and Management of Autosomal Recessive Polycystic Kidney Disease: Report of an International Conference

2020· article· en· W4300941935 sur OpenAlexaboutno aff
Marva Moxey‐Mims, Lisa M. Guay‐Woodford, Erum A. Hartung, Roberta L. Keller, Detlef Böckenhauer

Notice bibliographique

RevueUNC Libraries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutosomal Recessive Polycystic Kidney DiseaseAutosomal dominant polycystic kidney diseaseMedicinePolycystic kidney diseaseDiseasePathologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autosomal recessive polycystic kidney disease (ARPKD; MIM 263200) is a severe, typically early onset form of cystic disease that primarily involves the kidneys and biliary tract. Phenotypic expression and age at presentation can be quite variable1. The incidence of ARPKD is 1 in 20,000 live births2, and its pleotropic manifestations are potentially life-threatening. Optimal care requires proper surveillance to limit morbidity and mortality, knowledgeable approaches to diagnosis and treatment, and informed strategies to optimize quality of life. Clinical management therefore is ideally directed by multidisciplinary care teams consisting of perinatologists, neonatologists, nephrologists, hepatologists, geneticists, and behavioral specialists to coordinate patient care from the perinatal period to adulthood. In May 2013, an international team of 25 multidisciplinary specialists from the US, Canada, Germany, and the United Kingdom convened in Washington, DC, to review the literature published from 1990 to 2013 and to develop recommendations for diagnosis, surveillance, and clinical management. Identification of the gene PKHD1, and the significant advances in perinatal care, imaging, medical management, and behavioral therapies over the past decade, provide the foundational elements to define diagnostic criteria and establish clinical management guidelines as the first steps towards standardizing the clinical care for ARPKD patients. The key issues discussed included recommendations regarding perinatal interventions, diagnostic criteria, genetic testing, management of renal and biliary-associated morbidities, and behavioral assessment. The meeting was funded by the National Institutes of Health and an educational grant from the Polycystic Kidney Disease Foundation. Here we summarize the discussions and provide an updated set of diagnostic, surveillance, and management recommendations for optimizing the pediatric care of patients with ARPKD. Specialist care of ARPKD-related complications including dialysis, transplantation, and management of severe portal hypertension will be addressed in a subsequent report. Given the paucity of information regarding targeted therapies in ARPKD, this topic was not addressed in this conference.”

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,240

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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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