The treatment of anemia in chronic kidney disease: understandings in 2006
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Anemia is a well recognized complication of chronic kidney disease and is associated with significant morbidity. It is important for clinical care to identify appropriate treatments and targets for hemoglobin. This review describes current understandings of the treatment of anemia using the most recent published articles. RECENT FINDINGS: Numerous studies, including observational and randomized control trials, of varying sizes and using both surrogate and hard outcomes have been published. On balance, there is little to support normalization of hemoglobin in the chronic kidney disease population. While some studies have described harm, there are some issues related to overinterpretation based on study trial reporting. The treatment of anemia can be successfully achieved with the use of oral or intravenous iron and erythropoiten-stimulating agents. Caution should be exercised when treating those with significant cardiovascular morbidity, and those who require very high doses of erythropoiten-stimulating agents to achieve normal hemoglobin. SUMMARY: Large observational population-based studies continue to demonstrate the association of low hemoglobin with adverse outcomes, and randomized control trials fail to show a benefit of normalized hemoglobin. Anemia therapy does improve quality of life. In the current era of aggressive chronic kidney disease management, it does not appear that anemia therapy attenuates left ventricular growth or changes cardiovascular outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».