The clinical epidemiology of cardiovascular disease in chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To review recent publications concerning the epidemiology and management of cardiovascular disease in the stages of chronic kidney disease. RECENT FINDINGS: Chronic kidney disease is a state of increased risk for atherosclerotic and cardiomyopathic disease. The mechanisms of cardiovascular disease probably change with the different stages of chronic kidney disease. Both proteinuria and decreased glomerular filtration rate are probably independent cardiovascular disease risk factors, although the impact of the latter is modest. Traditional risk factors are important predictors of cardiovascular disease in chronic kidney disease. Recent randomized controlled trials and cohort studies have supported interventions for smoking cessation, blood pressure control, renin-angiotensin system blockade, the correction of lipid abnormalities, and utilizing antiplatelet agents. Some uraemia-related risk factors predict the development of cardiovascular disease, particularly hypoalbuminaemia, inflammation, anaemia, and homocysteinaemia. However, randomized controlled trials of anaemia correction and of an increased quantity of dialysis were negative. SUMMARY: The role of oxidant stress, divalent ion abnormalities, various lipid abnormalities and other potential factors require further investigation. To determine whether these uraemia-related factors are markers of cardiovascular disease risk or are actually cardiotoxic requires additional randomized controlled trials.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».