Atrial fibrillation and chronic kidney disease: struggling through thick and thin
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of atrial fibrillation and the risk of stroke display an age-related increase in the chronic kidney disease (CKD) population. Evidence from large randomized controlled trials conducted in the general population supports the use of anticoagulation to reduce the risk of stroke in the setting of non-valvular atrial fibrillation. However, data in the non-dialysis-dependent and dialysis-dependent CKD populations are limited largely to observational studies, which demonstrate conflicting results regarding the risk-benefit profile of anticoagulation. The paradoxical increase in bleeding and thromboembolism that is observed in CKD further complicates decision-making on the use of anticoagulation. Several observational studies suggest an increased risk of bleeding that parallels the decline in renal function, with the highest rates of bleeding seen in the dialysis-dependent population, whereas other studies have not demonstrated any appreciable increase in bleeding risks with anticoagulation. Bleeding rates are largely driven by increased rates of gastrointestinal bleeding with anticoagulation, with minimal contribution of intra-cranial bleeding. Similarly, several studies have suggested lower rates of ischemic stroke and systemic thromboembolism with anticoagulation in people with CKD, whereas other studies have demonstrated no difference in rates of ischemic stroke. Given the paucity of high-quality evidence, and the high prevalence of atrial fibrillation in people with CKD, large randomized control trials are needed to provide recommendations for anticoagulation in this setting.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».