Cardiometabolic-Renal Disease in South Asians: Consensus Recommendations from the Cardio Renal Society of America
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rates of cardiometabolic-renal disease are extremely high among South Asians (India, Pakistan, Bangladesh, Sri Lanka, Bhutan, the Maldives, and Nepal) residing in their home countries and worldwide. The Cardio Renal Society of America, National Kidney Foundation of Arizona, and Twinepidemic Inc. convened a task force to examine evidence and reach consensus regarding cardiometabolic-renal disease prevention in South Asians. The task force distilled the findings from 5 years of face-to-face and virtual meetings addressing questions derived from expert reviews of published data using the Delphi technique to create these consensus statements. SUMMARY: Several high-quality observational studies document the high and increasing incidence and prevalence of cardiometabolic-renal disease among South Asians, starting well before adulthood, owing to genetic, cultural, and environmental factors. Despite the need for additional prospective studies, especially randomized trials, of educational, screening, and other prevention efforts, sufficient information is already available to expand and intensify ongoing efforts in professional and lay education to help control this epidemic. The task force proposes to provide this expansion over the next 10 years through scientific and lay publications and other educational programs to promote more effective action among the public, health care professionals, payers, and regulators in screening for and treating cardiometabolic-renal risk factors and preventing disease in South Asians, starting at an early age. Key Messages: These consensus statements describe risk factors and prognoses characteristic of South Asians regarding cardiometabolic-renal diseases, to aid physician decision-making, health care system delivery, and research initiatives to improve the quality of care for South Asians worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».