La détection et la prise en charge de l’insuffisance rénale aiguë chez les enfants
Bibliographic record
Abstract
L'insuffisance rénale aiguë, courante chez les nouveau-nés et les enfants hospitalisés, est associée à des pronostics défavorables à court et à long terme. Il faut la prévenir et la détecter rapidement pour en limiter la progression et éviter les complications. Cependant, au Canada, elle est actuellement sous-dépistée chez les enfants, et les soins de suivi sont très variables. Le présent document de principes de la Société canadienne de pédiatrie vise à analyser l'épidémiologie et les facteurs de risque de l'insuffisance rénale aiguë chez les enfants, les stratégies pour la diagnostiquer et la prendre en charge en cas d'hospitalisation, les risques qu'elle comporte à long terme et les recommandations relatives à la surveillance dans le cadre du suivi de cette pathologie. Un volet distinct porte sur les nuances relatives à la détection et à la prise en charge de l'insuffisance rénale aiguë chez les nouveau-nés en raison des considérations propres à cette population de patients.
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 | 0.003 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".