Notice bibliographique
Résumé
Early identification and active management of patients with renal impairment in primary care can improve outcomes The number of patients with end stage renal disease is growing worldwide. About 20-30 patients have some degree of renal dysfunction for each patient who needs renal replacement treatment.1 Diabetes and hypertension are the two most common causes of end stage renal disease and are associated with a high risk of death from cardiovascular disease. Mortality in patients with end stage renal disease remains 10-20 times higher than that in the general population. The focus in recent years has thus shifted to optimising the care of these patients during the phase of chronic kidney disease, before the onset of end stage renal disease. This review summarises current knowledge about the various stages of chronic renal disease, the risk factors that lead to progression of disease, and their association with common cardiovascular risk factors. It also provides strategies for intervention at an early stage of the disease process, which can readily be implemented in primary care, to improve the overall morbidity and mortality associated with chronic renal disease. #### Summary points Significant renal dysfunction might be present even when serum creatinine is normal or only slightly abnormal Renal function declines progressively once creatinine clearance falls by about 25% of normal, but symptoms are often not apparent until renal failure is advanced The baseline rate of urinary protein excretion is the best single predictor of disease progression The prevalence of common cardiovascular risk factors is high in chronic renal disease; early identification and effective control of these risk factors is important to improve outcomes Cardiovascular disease accounts for 40% of all deaths in chronic renal disease Potentially reversible causes should be sought when renal function suddenly declines Irreversible but modifiable complications (anaemia, cardiovascular disease, metabolic bone disease, malnutrition) …
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».