Anemia management in chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Anemia is common in chronic kidney disease (CKD) due to a state of erythropoietin deficiency. Erythropoietin therapy has been used for approximately 20 years to correct anemia in CKD and to improve both subjective and objective outcomes. Guidelines that establish a hemoglobin (Hb) goal for anemia correction in CKD patients are largely based on observational data. Controversy still exists, however, because outcomes have not been consistent with various degrees of anemia correction. The number of prospective randomized trials investigating the effects of anemia correction on cardiovascular (CV) morbidity and mortality in CKD patients, an already high-risk group, is limited. With respect to improving CV outcomes in the CKD population, the currently available trial data caution against raising Hb levels in CKD patients to approach more "normal" physiologic ranges. The disappointing experience with the trial data must be weighed against the beneficial associations of erythropoietin therapy that have been generated from observational data. Establishing the ideal target Hb ranges for anemia correction in CKD patients remains a dynamic process and leaves many gray areas to be further elucidated. Here, we present a case that underscores the need to consider the study design when reviewing the data at a population level in order to determine what is most appropriate for our patient.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».