Causes and consequences of inflammation on anemia management in hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation is common among hemodialysis patients, and evidence is accumulating to suggest that inflammation is a major contributor to morbidity and mortality. Several factors have been suggested as potential causes of inflammation, including infections and the atherosclerosis process, as well as etiologies directly related to kidney disease such as reduced renal function and dialysis. Among several inflammatory biomarkers investigated, serum C-reactive protein (CRP) is the most widely used. In hemodialysis patients, raised CRP levels have been shown to be predictive of cardiovascular events, hospitalization, and all-cause and cardiovascular mortality. Elevated CRP levels may correlate with comorbidities and intercurrent events, all of which may impact the response to erythropoiesis-stimulating agents (ESAs) and lead to higher ESA doses. Most dialysis facilities do not routinely measure CRP, despite recommendations by the National Kidney Foundation's Kidney Disease Outcomes Quality Initiative. Regular measurement of CRP levels may help providers to understand change in ESA dosing and identify patients at risk for cardiovascular events. This review explores the inter-relationships between inflammation, CRP levels, and anemia management in patients receiving hemodialysis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».