Notice bibliographique
Résumé
There is a large burden of cardiovascular disease in early renal disease due to multiple risk factors. Although left ventricular hypertrophy (LVH) is prevalent early in the process of progressive renal decline, it is associated with a number of modifiable risk factors (e.g. anaemia and systolic blood pressure (BP)). More importantly, treatment of modifiable risk factors in renal disease can delay progression. It is important to define anaemia physiologically and to remember that it is also associated with a number of cardiovascular risk factors that may/may not be independent of each other. In a recent prospective, multicentre Canadian study of early renal disease patients prior to dialysis (n=446), the baseline prevalence of LVH increased both with decreasing renal function and decreasing haemoglobin (Hb) levels. Notably, Hb levels within current guideline target levels were still associated with a very high degree of LVH. Over a 12-month period, only a decrease in Hb and an increase in systolic BP, and baseline left ventricular mass index (LVMI) predicted left ventricular growth. Patients whose cardiac symptoms progressed over 12 months were those who experienced a significant fall in BP and a significant increase in LVMI during that time. In the future, steps are needed to ensure early identification of both renal disease and specific risk factors. Recognizing modifiable risk factors and addressing them early in the course of renal disease will facilitate the improvement of patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».