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Enregistrement W2164936276 · doi:10.1681/asn.2014080834

Assessment and Management of Hypertension in Transplant Patients

2015· review· en· W2164936276 sur OpenAlexaff
Matthew R. Weir, Ellen Burgess, James E. Cooper, Andrew Z. Fenves, David Goldsmith, Dianne B. McKay, Anita Mehrotra, Mark Mitsnefes, Domenic A. Sica, Sandra J. Taler

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensSt. Thomas HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesAmerican Society of Nephrology
Mots-clésMedicinePathophysiologyIntensive care medicineRenal artery stenosisEpidemiologyInternal medicineRandomized controlled trialKidneyRenal artery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension in renal transplant recipients is common and ranges from 50% to 80% in adult recipients and from 47% to 82% in pediatric recipients. Cardiovascular morbidity and mortality and shortened allograft survival are important consequences of inadequate control of hypertension. In this review, we examine the epidemiology, pathophysiology, and management considerations of post-transplant hypertension. Donor and recipient factors, acute and chronic allograft injury, and immunosuppressive medications may each explain some of the pathophysiology of post-transplant hypertension. As observed in other patient cohorts, renal artery stenosis and adrenal causes of hypertension may be important contributing factors. Notably, BP treatment goals for renal transplant recipients remain an enigma because there are no adequate randomized controlled trials to support a benefit from targeting lower BP levels on graft and patient survival. The potential for drug-drug interactions and altered pharmacokinetics and pharmacodynamics of the different antihypertensive medications need to be carefully considered. To date, no specific antihypertensive medications have been shown to be more effective than others at improving either patient or graft survival. Identifying the underlying pathophysiology and subsequent individualization of treatment goals are important for improving long-term patient and graft outcomes in these patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations187
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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