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Enregistrement W4408375863 · doi:10.1093/rheumatology/keaf011

Does plasma exchange have a role in ANCA-associated vasculitis? Viewpoint 1: plasma exchange should not be used indiscriminately

2025· review· en· W4408375863 sur OpenAlexafffund
Michael Walsh

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensHamilton Health SciencesImpactMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesMedical Research Future FundNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchBritish Heart FoundationAlexion PharmaceuticalsNierstichtingBayer
Mots-clésMedicineAutoantibodyHarmKidney diseaseVasculitisRelative riskIntensive care medicinePlasmapheresisImmunologyDiseaseInternal medicinePsychologyAntibodyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ANCA-associated vasculitis (AAV) is a heterogeneous autoimmune disease marked by varying organ involvement and outcomes. Plasma exchange, a method of removing native plasma and replacing it with crystalloid, albumin or donor plasma, can deplete autoantibodies and may help control autoimmune diseases rapidly. In AAV, several randomized controlled trials have been performed but, individually, had mixed results. The best data available, through meta-analysis, suggest the effects of plasma exchange in AAV are limited to improving kidney outcomes with a low likelihood of other benefits but also an increase in the risk of serious infections. As such, the use of plasma exchange in AAV should be limited to patients at risk of a poor kidney outcome as all others are more likely to experience harm than benefit. By estimating the risk of kidney failure and serious infections with and without plasma exchange, healthcare providers can help patients with AAV make informed choices about the use of plasma exchange.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,261 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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