Notice bibliographique
Résumé
Current Opinion in Urology was launched in 1991. It is one of a successful series of review journals whose unique format is designed to provide a systematic and critical assessment of the literature as presented in the many primary journals. The field of urology is divided into 12 sections that are reviewed once a year. Each section is assigned a Section Editor, a leading authority in the area, who identifies the most important topics at that time. Here we are pleased to introduce the Section Editor for this issue. SECTION EDITOR Željko KikićŽeljko KikićŽeljko Kikić received his MD degree from the Medical University of Vienna, Austria in 2007. From 2007 he was trained at the Div. of Nephrology and Dialysis, Medical University of Vienna, Austria where he obtained licenses for Internal Medicine (2013), Nephrology (2015) and intensive care medicine (2017). Since 2016 he is a professor for medicine and senior physician. In 2020 he has become the leader of the pre-operative medicine unit at the Department of Urology, Medical University of Vienna, Austria and of the interdisciplinary Board on Urolithiasis, Department of Urology, Medical University of Vienna, Austria. Željko Kikić has conducted numerous studies in the field of transplantation with continued focus on typical and atypical C4d staining patterns, antibody-mediated rejection, salt-losing tubolopathies and Polyoma Nephropathy. Highlights of recent work: establishment of diffuse extent of peritubular capillaritis as an independent risk factor for graft loss, research on the clinical relevance on atypical C4d staining patterns, and project leader of a randomized trial to examine the impact of haemodialysis and citrate anticoagulation on delayed graft function. In 2020 he was named WG leader of the BANFF WG on peritubular capillaritis. International network: WG leader of the BANFF WG on peritubular capillaritis, Scientific cooperations with Alberta renal pathology Working group in Canada (Chair: Dr Michael Mengel).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».