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Enregistrement W4403429057 · doi:10.3389/fneph.2024.1455260

Proceedings of a membrane update symposium: advancements, scientific insights, and future trends for dialysis membranes for enhanced clinical outcomes in end stage kidney disease patients

2024· article· en· W4403429057 sur OpenAlexaff
C. Wanner, Raymond Vanholder, Alberto Ortíz, Andrew Davenport, B. Canaud, Peter J. Blankestijn, Rosalinde Masereeuw, Jeroen P. Kooman, Giuseppe Castellano, Dimitrios Stamatialis, Sandip Mitra, Muriël P.C. Grooteman, Viktoria Weber, Thomas Ebert, Amira Abdelrasoul, Sonja Steppan, Anna Rebecca Scheiwe, Peter Stenvinkel

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEuropean Renal Association-European Dialysis and Transplant AssociationNovo NordiskKarolinska InstitutetEuropean CommissionNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of TwenteNjurfondenEuropean Foundation for the Study of DiabetesAstraZeneca
Mots-clésNephrologyMedicineDialysisMedical educationKidney diseaseDiseaseEnd stage renal diseaseClinical PracticeHealth careIntensive care medicineEngineering ethicsPsychologyInternal medicineFamily medicineEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of symposium From September 6 – 8 2022, the Life/2022 Membrane Symposium was held in Frankfurt, Germany, and transmitted live to a worldwide internet audience. The event was part of the Life/Nephrology Campus initiative, a continuous educational platform for the nephrology community to expand knowledge and share expertise on contemporary topics in chronic kidney disease. We describe recent questions and advances in the field, and we underline challenges in the care of dialysis patients and opportunities for integration of new findings into clinical practice to improve patient outcomes in end stage kidney disease patients. Topics Most patients with kidney failure are on maintenance hemodialysis (MHD). The scientific program of the symposium was developed around topics about the role, functional determinants, technical aspects, limitations, and clinical implications of membranes presently in use. International experts with clinical or technical expertise as well as scientific recognition within the nephrology community were asked to prepare their presentations based on their own experiences, perceptions, opinions, and sources of information. The symposium devoted a major portion to discussing novel approaches for improving membranes and treatment quality, including updates on innovative concepts that may could potentially transform the landscape of kidney replacement therapy for chronic kidney disease patients in the future. Implications The intent was to provide insights into current attention points for healthcare professionals new to the field of MHD, and to test a unique forum for continuing medical education integrating physician and patient experiences to promote changes in clinical practice. Furthermore, the symposium premiered a specifically developed mixed reality holographic 3D model to demonstrate recent dialyzer innovation diminishing protein fouling on membrane surfaces. As a continuous online educational platform for scientific exchange, this Life/2022 event provided online learning opportunities with on-demand content, with all symposium lectures freely available on nephrologycampus.com.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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