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Enregistrement W4409675832 · doi:10.1007/s00345-025-05602-8

SMART Stone Multidisciplinary Team (MDT) and patient care: recommendations for the adult high-risk kidney stone patient pathway

2025· article· en· W4409675832 sur OpenAlexaffabout
Bhaskar Somani, Esteban Emiliani, Thomas Knoll, Giorgia Mandrile, Gill Rumsby, Cécile Acquaviva, Naeem Bhojani, Saeed Bin Hamri, Ewa Bres–Niewada, Niall F. Davis, Daniel G. Fuster, Sander F. Garrelfs, Vineet Gauhar, Shuzo Hamamoto, Patrick Juliebø‐Jones, Marta Leporati, Emmanuel Letavernier, Tatsuya Takayama, Lazaros Tzelves, Steffi Kar Kei Yuen, Pietro Manuel Ferraro

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Urology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrologyKidney stonesMultidisciplinary teamMultidisciplinary approachRenal stoneIntensive care medicineInternal medicinePatient careUrinary systemNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The SMART Stone Multidisciplinary Team (MDT) recommendations aim to provide guidance on the role of the MDT in the early identification, referral and assessment of adult high-risk recurrent kidney stone formers to advance patient care. METHODS: Recommendations were developed by the expert Steering Committee (SC) comprising of three Urologists, one Nephrologist, and two Biochemists/Geneticists from the UK, Spain, Germany, and Italy. These recommendations were voted on by invited specialists via an online survey to determine their level of agreement, from 'strongly agree' to 'strongly disagree'. With an agreement threshold set at ≥ 70%, the SC reviewed the survey results, additional comments, and any areas of disagreement before finalizing the recommendations. RESULTS: A total of 44 recommendations were developed by the SC designed to support the set-up of an ideal MDT. Thirteen core recommendations were chosen as being highest priority and were voted on by 29 invited specialists from 19 countries across Europe, Canada, East Asia, South/Southeast Asia, and the Middle East. All 13 core recommendations reached the ≥ 70% agreement threshold. The remaining 31 recommendations were voted on by those specialists who opted-in to partake in the extended questionnaire. Fifteen specialists provided their responses from 14 different countries. All 31 recommendations reached the ≥ 70% agreement threshold. CONCLUSIONS: An ideal MDT process can achieve comprehensive, high-quality, and coordinated patient care, which is especially useful for patients with complex stone diseases. A high level of agreement was reached in areas relating to the implementation of an ideal MDT in identifying high-risk stone formers.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 GPT0,273
Écart entre enseignants0,264 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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