Identification of patients and risk factors in chronic kidney disease--evaluating risk factors and therapeutic strategies
Notice bibliographique
Résumé
Three strategies can help delay chronic kidney disease (CKD) progression: early identification of patients, modification of risk factors, and implementation of the best interventions. Early identification of patients requires accurate screening tools. As serum creatinine is an unreliable marker of kidney dysfunction, clinicians should focus on the glomerular filtration rate or other markers of true kidney function. Clinicians should also be aware of other indicators of abnormal kidney function, such as anaemia, acidosis, and increases in parathyroid hormone level. Additionally, both clinicians and patients should be aware of the "non-modifiable" and "modifiable" risk factors for CKD. Non-modifiable risk factors include age, gender, race, diabetes, and genetic make-up, while modifiable risk factors include elevated blood pressure and blood glucose, proteinuria, anaemia, metabolic disturbances, and dyslipidaemia. Patients should be particularly aware of the risk factors common to both cardiac and kidney disease, such as hypertension, proteinuria, anaemia, and (possibly) dyslipidaemia and diabetes. A single centre study demonstrated that inclusion in a multidisciplinary CKD clinic programme produced the greatest increases in time to renal replacement therapy, haemoglobin levels, and epoetin treatment usage at initiation of dialysis in comparison with standard nephrology care or no care. Two years after starting dialysis, the number of deaths was lowest, and the number of patients who had received a transplant or were still on dialysis was highest, in the CKD clinic-treated group. These results confirm those of previous studies, which showed that timely referral to a multidisciplinary team for management prior to dialysis decreases the risk of adverse patient outcomes. This suggests that a multidisciplinary, collaborative, proactive approach increases the likelihood of early identification of CKD patients and risk factor modification. However, further evidence-based demonstrations of success are required, showing benefit to both patients and health care systems.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».