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Enregistrement W4406846173 · doi:10.1016/j.ekir.2024.11.198

WCN25-2257 THE EFFECTIVENESS OF DIETARY INTERVENTION IN ALLEVIATING DEPRESSION IN PATIENTS ON MAINTENANCE HEMODIALYSIS

2025· article· en· W4406846173 sur OpenAlexaff
Varun Billa, Ajay Raghavan, Sachin Bodke, Deepa Usulumarty, Jatin Kothari, Shrirang Bichu, Santosh Noronha, Narayan Rangaraj

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)HemodialysisIntervention (counseling)Intensive care medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

after starting treatment to accept one additional treatment per week, and a 14% survival benefit two years after starting treatment to prevent a halving of their capability.No differences in the trade-offs made by patients and their family members reached the threshold for statistical significance (Table 2).Conclusions: Stated preferences indicated participants favoured higher survival probabilities, but only if their capability was preserved and the frequency of care was acceptable.Location of care did not appear to be valued.We found no evidence to support our hypothesis that family members would make quantitatively different trade-offs from patients.Findings thus far do not support the concept that family members favour more active treatments because of stronger relative preferences for survival.Analyses accounting for clinical and sociodemographic factors are underway to examine whether subgroups of patients, family members, or dyads exhibit different preferencesthis may unveil patterns indecipherable in these 'average' findings.We will also be able to compare the preferences of this patient group with approximately 200 patient participants who did not recruit a family member.Further mixed-methods research will explore if and how preferences change with time and disease progression, and how stated preferences relate to treatment choice.I have no potential conflict of interest to disclose.I did not use generative AI and AI-assisted technologies in the writing process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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