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Enregistrement W4388713764 · doi:10.1016/j.xkme.2023.100746

A Canadian Commentary on the NKF-ASN Task Force Recommendations on Reassessing the Inclusion of Race in Diagnosing Kidney Disease

2023· article· en· W4388713764 sur OpenAlexafffundabout
Bourne L. Auguste, Annie Claire Nadeau-Fredette, Rulan S. Parekh, Penelope Poyah, Jeffrey Perl, Manish M. Sood, Navdeep Tangri

Notice bibliographique

RevueKidney Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of ManitobaHealth Sciences CentreOttawa HospitalWomen's College HospitalNova Scotia Health AuthorityUniversité de MontréalHospital for Sick ChildrenSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalHôpital Maisonneuve-RosemontDalhousie UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversité de MontréalUniversity of AlbertaCanadian Society of NephrologyUniversity of Ottawa
Mots-clésRace (biology)Task forceInclusion (mineral)DiseaseTask (project management)MedicineIntensive care medicinePolitical sciencePsychologyPathologyGender studiesSociologyEngineeringSocial psychologyPublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2021, a committee was commissioned by the Canadian Society of Nephrology to comment on the 2021 National Kidney Foundation-American Society of Nephrology Task Force recommendations on the use of race in glomerular filtration rate estimating equations. The committee met on numerous occasions and agreed on several recommendations. However, the committee did not achieve unanimity, with a minority group disagreeing with the scope of the commentary. As a result, this report presents the viewpoint of the majority members. We endorsed many of the recommendations from the National Kidney Foundation-American Society of Nephrology Task Force, most importantly that race should be removed from the estimated glomerular filtration rate creatinine-based equation. We recommend an immediate implementation of the new Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration equation (2021), which does not discriminate among any group while maintaining precision. Additionally, we recommend that Canadian laboratories and provincial kidney organizations advocate for increased testing and access to cystatin C because the combination of cystatin C and creatinine in revised equations leads to more precise estimates. Finally, we recommend that future research studies evaluating the implementation of the new equations and changes to screening, diagnosis, and management across provincial health programs be prioritized in Canada.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,164
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,164
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0170,013
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0120,004
Intégrité de la recherche0,0670,081
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 GPT0,310
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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