for the Alberta Kidney Disease Network ACUTE RENAL FAILURE (ARF) ISincreasinglycommonandisas-sociatedwithhighcostsandad-verseclinicaloutcomes,includ-
Notice bibliographique
Résumé
ingexcessmortality, increased lengthof hospital stay, and the requirement for chronicdialysis insurvivors.1Diverseop-tionsarecurrentlyavailable forprescrib-ingacuterenalreplacement, includingin-termittent, continuous, and extended-durationhemodialysisandhemofiltration and combinations thereof. Despite ad-vancesindialysistechnology,manyques-tions remain about how best to provide renal replacement to patientswithARF. This review will critically evaluate current evidence for the optimal dia-lytic management of ARF, present an evidence-based approach to this clini-cally important problem, and identify key areas for future research. METHODS This studywas conducted and reported inaccordancewithpublishedguidelines.2,3 Data Sources An expert librarian conducted a com-prehensive search to identify prospec-tive cohort studies of renal replace-ment therapies (RRTs) in patients with ARF. Only articles published as full manuscripts in English were consid-ered. MEDLINE (1966-October 2007), EMBASE(1988-October2007),All EBM Reviews (October 2007), and a variety of gray-literature sources (n=36) were searched (clinical trial registries, health technology assessment agencies, and manufacturer Web sites; for detailed search strategies, see theAlbertaKidney
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».