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Enregistrement W7095091169

No tubulitis

2015· article· en· W7095091169 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIrish and British Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute tubular necrosisNephrologyTransplantationBiopsyRenal biopsyKidneyClinical trial
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute renal failure (ARF) in the transplanted kidney represents ahigh-stakes area of nephrology and of transplantation practice.A correct diagnosis can lead to rapid return of renal function; an incorrect diagnosis can lead to loss of the graft and severe sequelae for the patient. The diagnostic possibilities are many (Fig. 10-1) and treatments quite different, although the clinical presentations of new-onset functional renal impairment and of persistent nonfunctioning after transplant may be identical. In transplant-related ARF percutaneous kidney allograft biopsy is crucial in differentiating such diverse entities as acute rejection (Figs. 10-2 to 10-9), acute tubular necrosis (Figs. 10-10 to 10-14), cyclosporine toxicity (Figs. 10-15 and 10-16), posttransplant lympho-proliferative disorder (Fig. 10-17), and other, rarer, conditions. In the case of acute rejection, standardization of transplant biopsy interpretation and reporting is necessary to guide therapy and to estab-lish an objective endpoint for clinical trials of new immunosuppressive agents. The Banff Classification of Renal Allograft Pathology [1] is an internationally accepted standard for the assessment of renal allograft biopsies sponsored by the International Society of Nephrology Commission of Acute Renal Failure. The classification had its origins in a meeting held in Banff, Alberta, in the Canadian Rockies, in August, 1991, where subsequent meetings have been held every 2 years. Hot

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)0,004
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,014

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,313
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
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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