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Enregistrement W1977389343 · doi:10.1097/mnh.0b013e3283293db1

Early nephropathy in type 1 diabetes: the importance of early renal function decline

2009· review· en· W1977389343 sur OpenAlexafffund
Bruce A. Perkins, Andrzej S. Królewski

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Nephrology & Hypertension · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthCanadian Diabetes Association
Mots-clésMicroalbuminuriaMedicineRenal functionNephropathyCystatin CProteinuriaDiabetic nephropathyDiabetes mellitusType 2 diabetesAlbuminuriaInternal medicineKidney diseaseEndocrinologyKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The results of recent clinical trials in early diabetic nephropathy demonstrate that current therapies designed to suppress microalbuminuria do not prevent renal function decline. However, recent observational studies refined the traditional model of early nephropathy in type 1 diabetes and may inform more effective therapies for the prevention of chronic kidney disease. RECENT FINDINGS: A contemporary model of early nephropathy in type 1 diabetes has emerged in which initiation of renal function decline occurs soon after the onset of microalbuminuria and is not conditional on progression to proteinuria. Early renal function decline can be diagnosed using serial measurement of serum cystatin C. Abnormal levels of markers of protein glycation, uric acid metabolism, and chronic inflammation appear to represent mechanisms unique to early renal function decline and distinct from those involved in microalbuminuria. SUMMARY: Recent findings refine the existing paradigm of early nephropathy in type 1 diabetes and have significant implications for research. Clinical tests--such as an algorithm for the serial determination of serum cystatin C--should be developed for monitoring early renal function decline for use as an outcome in clinical trials.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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