Identifying and slowing progressive chronic renal failure.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To help inform primary care physicians about how to identify and slow progressive chronic renal failure. QUALITY OF EVIDENCE: The National Library of Medicine (1996 to 2000) was searched using PubMed with search terms pertinent to studies on identification, course, and management of chronic renal failure. References in retrieved papers and older literature known to the authors supplemented the searches. In general, sufficient high-quality studies, systematic reviews, or guidelines based on such evidence were available to support our main points. MAIN MESSAGE: End-stage renal disease (ESRD) poses a large and growing morbidity, mortality, and financial burden. Almost all patients reach ESRD as a result of chronic progressive conditions, particularly diabetic nephropathy, hypertensive-vascular renal disease, and glomerular disorders. Patients at risk merit regular renal assessment with serum creatinine tests and urinalysis. Persistent high blood pressure and heavy proteinuria are the strongest predictors of progression of chronic renal failure. Patients with renal disease should be examined and treated for vascular disease and vice versa. Blood pressure lowering, ACE inhibition, and avoidance of further renal insults (such as use of nephrotoxins) can slow the decline of renal function. Restricting dietary protein has a weak effect on slowing renal failure and is not easy to apply in primary care. Timely involvement of specialized nephrology teams is important. CONCLUSION: Family physicians play an important role in recognizing patients with potential for renal failure, in demonstrating progressive chronic renal failure, and in initiating therapy early to improve 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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».