Should Hemoglobin be Normalized in Patients with Chronic Kidney Disease?
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade the nephrology community has learned much about the impact of anemia on patients with kidney disease. Therapy of anemia can correct many of the symptoms which seriously compromise patient function. Despite the obvious benefits, controversy continues regarding the optimal target hemoglobin concentration both in patients prior to dialysis and in dialysis populations. In this editorial we review the clinical data that contribute to this controversy and the physiologic concepts underlying the treatment of anemia. Furthermore, we discuss the need to individualize hemoglobin targets for specific patient populations and the importance of early identification and treatment of anemia in patients with kidney disease. The economic impact of normalizing hemoglobin with the use of erythropoietin and intravenous or oral iron has affected clinical practice over the last decade. Current guidelines published by Kidney Disease Outcomes and Quality Initiative (KDOQI), the European Working Group on Anemia Management, and the Canadian Society of Nephrology all recommend target hemoglobin concentrations and thresholds for initiation of therapy and also suggest the need for reevaluation of current targets in light of new evidence. This editorial supports those guidelines and challenges the reader to critically evaluate current practice in the context of the accumulating data and the physiologic principles discussed herein. The therapy of anemia in patients with chronic kidney disease (CKD) is becoming increasingly sophisticated and is an essential component of care in patients with CKD. However, the effects of therapy will be most impressive when accompanied by the optimal care of all hemodynamic and metabolic abnormalities that are associated with CKD.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».