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Enregistrement W4394579968 · doi:10.1016/j.kisu.2024.01.005

Capacity for the management of kidney failure in the International Society of Nephrology Newly Independent States and Russia region: report from the 2023 ISN Global Kidney Health Atlas (ISN-GKHA)

2024· article· en· W4394579968 sur OpenAlexafffund
Larisa Prikhodina, Kirill Komissarov, N. Bulanov, Silvia Arruebo, Aminu K. Bello, Fergus Caskey, Sandrine Damster, Jo‐Ann Donner, Vivekanand Jha, David W. Johnson, Adeera Levin, Charu Malik, Masaomi Nangaku, Ikechi G. Okpechi, Marcello Tonelli, Feng Ye, Abduzhappar Gaipov, Atefeh Amouzegar, Aiperi Asanbek kyzy, Yeoungjee Cho, Mogamat Razeen Davids, Sara N. Davison, Hassane M. Diongole, Smita Divyaveer, Udeme E. Ekrikpo, Isabelle Éthier, Winston Wing‐Shing Fung, Anukul Ghimire, Ghenette Houston, Htay Htay, Kwaifa Salihu Ibrahim, Georgina Irish, Д.Д. Іванов, Kailash Jindal, Dearbhla Kelly, Komiljon Khamzaev, Rowena Lalji, Aisha M. Nalado, Brendon L. Neuen, Timothy O. Olanrewaju, Mohamed A. Osman, Parnian Riaz, Syed Saad, Aminu Muhammad Sakajiki, Nora Sarishvili, Ashot Sarkissian, Emily See, Olimkhon Sharapov, Stephen M. Sozio, Irma Tchokhonelidze, Sophanny Tiv, Somkanya Tungsanga, Andrea K. Viecelli, Konstantin Vishnevskii, Olga Vorobyeva, Marina Wainstein, Emily K. Yeung, Deenaz Zaidi, Elena Zakharova

Notice bibliographique

RevueKidney International Supplements · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeChugai PharmaceuticalJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthUniversité de MontréalFresenius Medical Care North AmericaAstellas PharmaFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaEli Lilly and CompanyChinese University of Hong KongUniversiteit StellenboschChulalongkorn UniversityDuke-NUS Medical SchoolUniversiteit UtrechtAkebia TherapeuticsNile UniversityFaculty of Health and Medical Sciences, University of Western AustraliaRoyal Adelaide HospitalSingapore General HospitalUniversity of OxfordFaculty of Medicine, Chulalongkorn UniversityPostgraduate Institute of Medical Education and Research, ChandigarhUniversity of QueenslandUniversity of AlbertaGeorge Institute for Global HealthInternational Society of NephrologyGlaxoSmithKlineUniversity of OttawaBioCrystAstraZenecaHeart and Stroke Foundation of CanadaMcMaster UniversityJohns Hopkins UniversityAmgen
Mots-clésNephrologyMedicineKidney diseaseDialysisKidney transplantationPopulationIntensive care medicineHealth careInternal medicineTransplantationFamily medicineEnvironmental healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 GPT0,308
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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