Review: ACE inhibition or angiotensin receptor blockade: which should we use in diabetic patients?
Notice bibliographique
Résumé
Blockade of the effects of angiotensin II (Ang II) by using an angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitor has been proven to be of value in Type 1 diabetic nephropathy and in non-diabetic renal disease. Evidence in favour of Ang II blockade in Type 2 diabetic patients with renal damage is still lacking for ACE inhibitors (ACE-Is), while recent data indicate that angiotensin receptor blockers (ARBs) could be the drugs of choice in this situation. On the other hand, renal damage from the onset of disease is accompanied by a very significant increment in global cardiovascular risk. This fact, as well as that of simultaneous renal and cardiovascular protection, have to be considered for drug selection. In this sense, ACE-Is have been shown to be the drugs of choice when secondary cardiovascular prevention is required, while the evidence in primary prevention in hypertensive patients has been shown with losartan in the Losartan Intervention For Endpoint reduction in hypertension (LIFE) study. All these facts led to the conclusion that both ACE-Is and ARBs can be considered when both renal and cardiovascular protection are aimed for in Type 2 diabetic patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».