Precision Medicine in the Transition to Dialysis and Personalized Renal Replacement Therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Launched in 2016, the overarching goal of the Precision Medicine Initiative is to promote a personalized approach to disease management that takes into account an individual's unique underlying biology and genetics, lifestyle, and environment, in lieu of a one-size-fits-all model. The concept of precision medicine is pervasive across many areas of nephrology and has been particularly relevant to the care of advanced chronic kidney disease patients transitioning to end-stage kidney disease (ESKD). Given many uncertainties surrounding the optimal transition of incident ESKD patients to dialysis and transplantation, as well as the high mortality rates observed during this delicate transition period, there is a pressing urgency for implementing precision medicine in the management of this population. Although the traditional paradigm has been to commence incident hemodialysis patients on a 3 times/week treatment regimen, largely driven by adequacy targets, there has been growing recognition that alternative treatment regimens (ie, incremental hemodialysis) may be preferred among certain subpopulations when taking into consideration factors such as patients' residual kidney function, volume status fluctuations, symptoms, and preferences. In this review, we examine the origins of current practices in how dialysis is initiated among incident ESKD patients; incremental dialysis therapy as a dynamic and patient-centric approach that is tailored to patients' unique characteristics; recent data on the incremental hemodialysis regimen and outcomes; and future research directions using a precision nephrology approach to ESKD management with the potential to develop novel approaches, tools, and collaborative efforts to improve the health, well-being, and survival of this population.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle