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Enregistrement W4394580052 · doi:10.1016/j.kisu.2024.01.007

Capacity for the management of kidney failure in the International Society of Nephrology South Asia region: report from the 2023 ISN Global Kidney Health Atlas (ISN-GKHA)

2024· review· en· W4394580052 sur OpenAlexafffund
Eranga Wijewickrama, Muhammad Rafiqul Alam, Divya Bajpai, Smita Divyaveer, Arpana Iyengar, Vivek Kumar, Ahad Qayyum, Shankar Prasad Yadav, Manjusha Yadla, 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, Dibya Singh Shah, Narayan Prasad, Anil Agarwal, Ejaz Ahmed, Suceena Alexander, Atefeh Amouzegar, Urmila Anandh, Shyam Bihari Bansal, Pramod Kumar Chhetri, Yeoungjee Cho, Ugyen Choden, Nizamuddin Chowdury, Arvind Conjeevaram, Mogamat Razeen Davids, Sara N. Davison, Hassane M. Diongole, Udeme E. Ekrikpo, Isabelle Éthier, Edwin Fernando Mervin, Winston Wing‐Shing Fung, Reena Rachel George, Anukul Ghimire, Gopal Basu, Swarnalatha Guditi, Chula Herath, Ghenette Houston, Htay Htay, Kwaifa Salihu Ibrahim, Georgina Irish, Kailash Jindal, Ahmad Baseer Kaihan, Shubharthi Kar, Tasnuva Sarah Kashem, Dearbhla Kelly, Asia Khanam, Vijay Kher, Rowena Lalji, Sandeep Mahajan, Aisha M. Nalado, Rubina Naqvi, K.S. Nayak, Brendon L. Neuen, Timothy O. Olanrewaju, Mohamed A. Osman, Sreejith Parameswaran, Klara Paudel, Анна Петрова, Harun Ur Rashid, Parnian Riaz, Syed Saad, Manisha Sahay, Aminu Muhammad Sakajiki, Emily See, Mythri Shankar, Ajay P. Sharma, Sourabh Sharma, Ibrahim Shiham, Geetika Singh, Stephen M. Sozio, Sophanny Tiv, Mayuri Trivedi, Somkanya Tungsanga, Andrea K. Viecelli, Marina Wainstein, Abdul Wazil, Dilushi Wijayaratne, Emily K. Yeung, Deenaz Zaidi

Notice bibliographique

RevueKidney International Supplements · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSchulich School of Medicine and DentistryFaculty of Medicine, Chulalongkorn UniversityCanadian Institutes of Health ResearchJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthGeorge Institute for Global HealthUniversity of ColomboAlberta InnovatesChulalongkorn UniversityUniversity of AlbertaInternational Society of NephrologyMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentreJohns Hopkins UniversityPfizerFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaAstraZenecaAlberta Health ServicesUniversity of OttawaSchulich School of Medicine and Dentistry, Western UniversityUniversiteit UtrechtSanofiAlexion Pharmaceuticals
Mots-clésKidney diseaseMedicineNephrologyPublic healthHealth carePeritoneal dialysisGlobal healthEnvironmental healthIntensive care medicineEconomic growthInternal medicineNursing

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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