Fractures in chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Osteoporotic fractures are common and cause increased sickness and death. Men and women with chronic kidney disease (CKD) are at particularly high risk of osteoporotic fractures. Currently, however, there are no guidelines concerning noninvasive methods to assess fracture risk in CKD. Further, approved treatments to prevent fractures in otherwise healthy men and women are only recommended for use with caution in those with CKD. This review focuses on the recent data that support the use of noninvasive methods to assess fracture risk in CKD and highlights new therapies that could be used in fracture prevention in CKD. RECENT FINDINGS: Data from prospective studies demonstrate that low bone mineral density predicts fracture in CKD patients. Post-hoc analyses demonstrate that agents approved for the treatment of postmenopausal osteoporosis (bisphosphonates, denosumab and teriparatide) when given to those with CKD are well tolerated and potentially efficacious with respect to fracture risk reduction. SUMMARY: To date, patients, and nephrologists taking care of them, have largely ignored fracture risk assessment and treatment in CKD. This should change given recent data. Further studies are needed, specifically bone histomorphometric studies, which will increase our understanding of CKD-mineral bone disease (MBD) pathophysiology, and randomized clinical trials of therapy in patients with CKD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».