Entscheidungshilfe für die Nierenersatztherapie bei Nierenerkrankungen im Endstadium
Bibliographic record
Abstract
ZUSAMMENFASSUNG Es wurde eine Entscheidungshilfe für die Nierenersatztherapie auf der Grundlage des Ottawa-Entscheidungshilfe-Scores entwickelt und in der klinischen Praxis anhand eines 6-stufigen Krebsmeldungsmodells angewendet. Für die Studie wurden Patienten mit End-Stage Kidney Disease (ESKD) ausgewählt, die zwischen Juli 2020 und Juli 2021 unser Krankenhaus aufsuchten. 26 Fälle aus der Zeit von Juli–Dezember 2020 waren in der Kontrollgruppe und 27 Fälle aus der Zeit von Januar–Juli 2021 in der Studiengruppe, also insgesamt 53 Fälle. Die Studiengruppe verwendete Entscheidungshilfen, während die Kontrollgruppe traditionelle Methoden der Gesundheitserziehung erhielt. Die beiden Gruppen wurden hinsichtlich des Entscheidungskonflikt-Scores, der Wahl der Nierenersatztherapie und der Häufigkeit der Verwendung eines temporären Katheters verglichen. Die Studiengruppe hatte einen niedrigeren Entscheidungskonflikt-Score und eine niedrigere Rate an temporären intravenösen Kathetern als die Kontrollgruppe (p < 0,05) und eine bessere Rate.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.019 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".