Management of Chronic Kidney Disease and End-Stage Renal Disease in Diabetes
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
@font-face { font-family: Arial Unicode MS; }p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal { margin: 0cm 0cm 0.0001pt; font-size: 12pt; font-family: Times New Roman; }.MsoChpDefault { font-size: 10pt; }div.WordSection1 { page: WordSection1; } Diabetic nephropathy occurs in 20-40% of patients with diabetes mellitus and is the leading cause of end-stage renal disease (ESRD) in North America. This review outlines the evidence-based approach to the management of progressive Chronic Kidney Disease (CKD) and ESRD in diabetes with the objective of guiding future physicians. In addition to patient education on diabetes management, vigilant annual screening for microalbuminuria and increased serum creatinine is the first step towards ensuring early treatment of CKD, well before the onset of frank proteinuria. In addition to controlling hyperglycemia, issues of hypertension and dyslipidemia should be addressed to prevent onset and progression of CKD, with Angiotensin-Converting Enzyme Inhibitors and Angiotensin II Receptor Blockers being the drugs of choice for controlling hypertension in these patients, and statins being the pharmacological mainstay for dyslipidemia. Furthermore, clinicians must address the consequences of CKD, particularly anemia, hyperphosphatemia, and vitamin D deficiency. Lifestyle modifications such as a low protein diet, smoking cessation, and cardiovascular and resistance exercises could help prevent progression and morbidity in CKD. When patients progress to irreversible kidney failure or ESRD, early (pre-emptive) transplantation before the initiation of dialysis has been shown to maximize survival. Owing to lower risk and better preservation of residual kidney function, peritoneal dialysis is now recommended as the initial modality of dialysis in most ESRD patients in the absence of a kidney transplant. Ultimately, effective management of kidney disease in diabetes relies on the collaborative efforts of the patient, their support system, and their multi-disciplinary healthcare team.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 découle