Anaemia, cardiovascular disease and kidney disease: integrating new knowledge in 2002
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The present review assesses recent publications, from 2001 until the present, which address the relationship between cardiovascular disease (CVD) and anaemia in patients with chronic kidney disease. RECENT FINDINGS: Insights from the recently published basic science literature have helped to place findings from clinical studies into a new context, and thereby assist us to understand and further explore the complex relationship between haemoglobin level and survival in chronic kidney disease. The effects of erythropoietin molecules and the presence of receptors in vascular endothelium, myocardium and other tissues are described. Both observational and interventional clinical studies are examined, and limitations in the methodology and statistical analysis of clinical studies are emphasized, but are given context within the body of literature preceding the past year's publications. SUMMARY: Data suggest that development of CVD in patients with kidney disease is multifactorial. Several factors associated with CVD are also associated with anaemia, thereby making causal arguments for the role of anaemia in CVD and survival difficult. Arguments are made for the importance of prevention of anaemia and of individualizing therapeutic goals for its treatment. Well designed prospective studies with both CVD events and mortality as outcomes, and with enrollment beginning before the start of dialysis, are essential if we are to determine the optimal therapeutic strategies.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».