MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2897355601 · doi:10.1177/2054358118801589

Updated Canadian Expert Consensus on Assessing Risk of Disease Progression and Pharmacological Management of Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease

2018· article· en· W2897355601 sur OpenAlexaffabout
Steven Soroka, Ahsan Alam, Micheli Bevilacqua, Louis Girard, Paul Komenda, Rolf Loertscher, Philip A. McFarlane, Sanjaya Pandeya, Paul Tam, Daniel G. Bichet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensUniversité de MontréalHalTechUniversity of TorontoLakeshore General HospitalSt. Michael's HospitalThe Scarborough HospitalSeven Oaks General HospitalUniversity of ManitobaFoothills Medical CentreHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill UniversityUniversity of CalgaryUniversity of British ColumbiaRoyal Victoria HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesOtsuka Pharmaceutical
Mots-clésTolvaptanAutosomal dominant polycystic kidney diseaseMedicineIntensive care medicinePolycystic kidney diseaseGenetic testingDiseasePKD1Kidney diseaseInternal medicineBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this article is to update the previously published consensus recommendations from March 2017 discussing the optimal management of adult patients with autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD). This document focuses on recent developments in genetic testing, renal imaging, assessment of risk regarding disease progression, and pharmacological treatment options for ADPKD. Sources of information: Published literature was searched in PubMed, the Cochrane Library, and Google Scholar to identify the latest evidence related to the treatment and management of ADPKD. Methods: All pertinent articles were reviewed by the authors to determine if a new recommendation was required, or if the previous recommendation needed updating. The consensus recommendations were developed by the authors based on discussion and review of the evidence. Key findings: The genetics of ADPKD are becoming more complex with the identification of new and rarer genetic variants such as GANAB. Magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT) continue to be the main imaging modalities used to evaluate ADPKD. Total kidney volume (TKV) continues to be the most validated and most used measure to assess disease progression. Since the publication of the previous consensus recommendations, the use of the Mayo Clinic Classification for prognostication purposes has been validated in patients with class 1 ADPKD. Recent evidence supports the benefits of a low-osmolar diet and dietary sodium restriction in patients with ADPKD. Evidence from the Replicating Evidence of Preserved Renal Function: an Investigation of Tolvaptan Safety and Efficacy in ADPKD (REPRISE) trial supports the use of ADH (antidiuretic hormone) receptor antagonism in patients with ADPKD 18 to 55 years of age with eGFR (estimated glomerular filtration rate) of 25 to 65 mL/min/1.73 m 2 or 56 to 65 years of age with eGFR of 25 to 44 mL/min/1.73 m 2 with historical evidence of a decline in eGFR >2.0 mL/min/1.73 m 2 /year. Limitations: Available literature was limited to English language publications and to publications indexed in PubMed, the Cochrane Library, and Google Scholar. Implications: Advances in the assessment of the risk of disease progression include the validation of the Mayo Clinic Classification for patients with class 1 ADPKD. Advances in the pharmacological management of ADPKD include the expansion of the use of ADH receptor antagonism in patients 18 to 55 years of age with eGFR of 25 to 65 mL/min/1.73 m 2 or 56 to 65 years of age with eGFR of 25 to 44 mL/min/1.73 m 2 with historical evidence of a decline in eGFR >2.0 mL/min/1.73 m 2 /year, as per the results of the REPRISE study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Kidney Health and DiseaseMême sujetGenetic and Kidney Cyst DiseasesTravaux en français237 207