Found in Translation: Reasons for Optimism in the Pursuit to Prevent Chronic Kidney Disease After Acute Kidney Injury
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The current review will discuss on the progress of studying the transition phase between acute kidney injury (AKI) and chronic kidney disease (CKD) through improved animal models, common AKI and CKD pathways, and how human studies may inform different translational approaches. SOURCES OF INFORMATION: PubMed and Google Scholar. METHODS: A narrative review was performed using the main terms "acute kidney injury," "chronic kidney disease," "end-stage renal disease," "animal models," "review," "decision-making," and "translational research." KEY FINDINGS: The last decade has shown much progress in the study of AKI, including evidence of a pathophysiological link between AKI and CKD. We are now in a phase of redesigning animal models and discovering mechanisms that can replicate the pathological conditions of the AKI-to-CKD continuum. Translating these findings into the clinic is a barrier that must be overcome. To this end, current efforts include prediction of AKI onset and maladaptive repair, detecting patients susceptible to the progression of chronic maladaptive repair, and understanding shared signaling mechanisms between AKI and CKD. LIMITATIONS: This is a narrative review of the literature that is partially influenced by the knowledge, perspectives, and experiences of the authors and their research background. IMPLICATIONS: Overall, this new knowledge from the AKI-to-CKD continuum will help bridge the discontinuity that exists between animal models and patients, resulting in more effective translational biomarkers and therapeutics to test in known AKI pathologies thereby preventing the chronicity of kidney injury progression.
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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 | 0,045 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,010 |
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 ».