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Enregistrement W4385407023 · doi:10.2215/cjn.0000000000000273

Home Dialysis in North America

2023· review· en· W4385407023 sur OpenAlexaff
Robert R. Quinn, Ngan N. Lam

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDialysisPeritoneal dialysisHome hemodialysisIntensive care medicineHemodialysisContext (archaeology)Home dialysisKidney transplantationTransplantationModalitiesQuality of life (healthcare)Internal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is widespread interest in expanding the uptake of home dialysis in North America. Although kidney transplantation should be the preferred option in eligible patients, home hemodialysis (HD) and peritoneal dialysis (PD) offer cost-effective options for KRT. In this review, the motivation for promoting home dialysis is presented, and the literature supporting it is critically reviewed. Randomized comparisons of home HD and PD with in-center HD have been challenging to conduct and provide only limited information. Nonrandomized studies are heterogeneous in their design and have often yielded conflicting results. They are prone to bias, and this must be carefully considered when evaluating this literature. Home modalities seem to have equivalent clinical outcomes and quality of life when compared with in-center HD. However, the cost of providing home therapies, particularly PD, is lower than conventional, in-center HD. Measures of home dialysis utilization, the philosophy behind their measurement, and important factors to consider when interpreting them are discussed. The importance of understanding measures of home dialysis utilization in the context of rates of kidney failure, the proportion of individuals who opt for conservative care, and rates of kidney transplantation is highlighted, and a framework for proposing targets is presented, using PD as an example.

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)0,001
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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