Analysis of cardiovascular disease and kidney outcomes in multidisciplinary chronic kidney disease clinics: complex disease requires complex care models
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Chronic kidney disease is recognized as being highly prevalent in the population, and associated with morbidity and mortality relative to the general population. The complexity of patients and the multiplicity of interventions required to maintain health has forced clinicians to develop different models of healthcare delivery. This publication reviews the current literature on specific interventions to reduce progression of chronic kidney disease and cardiovascular disease, and studies the examination of outcomes of patients exposed to different healthcare delivery models. Specifically we examine the rationale and outcomes of those seen in multidisciplinary clinics. RECENT FINDINGS: Current evidence supports the use of rennin-angiotensin system blockers, reduction of blood pressure and proteinuria and phosphate control. Additional less robust studies support the need for attention to anemia, hyperparathryoidism, and other more "kidney specific" risk factors. The attendance of identified chronic kidney disease patients at multidisciplinary clinics appears to improve survival once dialysis is started. Despite aggressive management, not all patients are able to meet clinical targets associated with improved outcomes. SUMMARY: The recognition of the complexity of chronic kidney disease care and the need to develop and test models of care in addition to the single interventions is a challenge for both researchers and clinicians. Current data support the use of multidisciplinary clinics in improving outcomes of referred patients. Future research will help to refine and define appropriate care models for this growing chronic kidney disease population.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».