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Enregistrement W4376891120 · doi:10.12703/r/12-12

Advances in hemodialysis therapy

2023· review· en· W4376891120 sur OpenAlexaff
Bijin Thajudeen, Dany Issa, Prabir Roy‐Chaudhury

Notice bibliographique

RevueFaculty Reviews · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésArtificial kidneyMedicineIntensive care medicineRenal replacement therapyNephrologyHemodialysisKidney diseaseTransplantationRenal functionHome hemodialysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

End-stage renal disease (ESRD) continues to be a disease process with a high rate of hospitalization and mortality. There has been little innovation in nephrology over the last few decades compared to revolutionary high-tech advancements in other areas like oncology and cardiovascular medicine. Kidney transplantation, the only available alternative to renal replacement therapy, is limited in its availability. It is essential to have advances in this field to improve the efficiency of currently available treatments and devise new therapies. The current description of renal replacement therapy is inappropriate as it only replaces the filtration function of the failed kidney without addressing its other vital metabolic, endocrinologic, and immunologic roles and portability. Hence, it is critical to have newer therapies focusing on total replacement and portability, not just clearance. This review will address the developments in hemodialysis therapy. Advances in hemodialysis therapy include hemodiafiltration, portable machines, wearable artificial kidneys, and bioartificial kidneys. Although promising, newer technologies in this direction are still far from clinical application. Several organizations and enterprises including the Kidney Health Initiative and Kidney X: The Kidney Innovation Accelerator, as well as The Advancing American Kidney Health Initiative, are working in tandem to develop new therapies that could customize the treatment of ESRD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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