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Enregistrement W4385979577 · doi:10.1016/j.cjca.2023.08.011

Exercise Rehabilitation for People With End-Stage Kidney Disease: Who Will Fill the Gaps?

2023· review· en· W4385979577 sur OpenAlexaffvenue
Stephanie Thompson, Michael K. Stickland, Ken Wilund, Gábor Gyenes, Clara Bohm

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaOrthopaedic Innovation CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationKidney diseaseQuality of life (healthcare)Physical therapyComorbidityIntensive care medicineDiseaseDialysisStatus quoPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise rehabilitation is a well established therapy for reducing morbidity and mortality and improving quality of life and function across chronic conditions. People with dialysis-dependent kidney failure have a high burden of comorbidity and symptoms, commonly characterised as fatigue, dyspnoea, and the inability to complete daily activities. Despite more than 30 years of exercise research in people with kidney disease and its established benefit in other chronic diseases, exercise programs are rare in kidney care and are not incorporated into routine management at any stage. In this review, we describe the mechanisms contributing to exercise intolerance in those with end-stage kidney disease and outline the role of exercise rehabilitation in addressing the major challenges to kidney care: cardiovascular disease, symptom burden, and physical frailty. We also draw on existing models of exercise rehabilitation from other chronic conditions to inform the way forward and challenge the status quo of exercise rehabilitation in both practice and research.

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)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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