Prevention of cardio-renal syndromes: workgroup statements from the 7th ADQI Consensus Conference
Notice bibliographique
Résumé
With the demographic changes in Western societies toward individuals who are older, more obese and with proneness towards Type 2 diabetes and hypertension, there is increasing interest in the effects of chronic kidney disease (CKD) on the cardiovascular system [1]. The numbers of individuals in the world who meet a definition of CKD based on a reduced estimated glomerular filtration rate (eGFR) or evidence of kidney damage by imaging studies or biomarkers are expected to increase sharply over the next several decades. In a systematic review of population-based studies, the median prevalence of CKD was 7.2% in persons aged 30 years or older and, in persons over age 64, the prevalence of CKD varied from 23.4 to 35.8% [2]. Because of the high degree of overlap, it has been recommended that patients with cardiovascular disease (CVD) be screened for CKD [3]. Since approximately half of all deaths in those with CKD are attributed to cardiovascular causes, there is rationale to explore CKD as a ‘cardiovascular risk state’ and understand the pathobiological evidence for changes in the vascular tree and the heart [4]. It should also be recognized that we are in the midst of a chronic heart failure (HF) epidemic [5]. There is increasing recognition that there is an overlap between CKD and HF [6] and, in fact, there is a complex bidirectional pathophysiologic state [7] that worsens the function of both organs as defined elsewhere in this issue. Unfortunately, guidelines do not specifically address this issue and are often not followed in clinical practice [8]. The rationale for the prevention of cardio-renal syndromes (CRS) is predicated on the concept that, once the syndrome begins, it is difficult to interrupt, is not completely reversible in all cases and is associated with serious adverse outcomes including hospitalization, need for dialysis and death. Because the pathophysiology of CRS is believed to be complex, it is likely that multimodality preventive strategies working via multiple therapeutic targets will be needed (see Table 1). We will approach prevention in line with the classification system proposed by Ronco and colleagues (see Figure 1) [9,10]. This discussion will utilize the Risk, Injury, Failure, Loss, and End Stage (RIFLE) staging system [11] for the acute kidney injury (AKI) components of CRS as shown in Figure 2 and the American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA) stages of HF depicted in Figure 3 [18].
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,048 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».