Potassium homeostasis and management of dyskalemia in kidney diseases: conclusions from a Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Controversies Conference
Notice bibliographique
Résumé
Potassium disorders are common in patients with kidney disease, particularly in patients with tubular disorders and low glomerular filtration rate. A multidisciplinary group of researchers and clinicians met in October 2018 to identify evidence and address controversies in potassium management. The issues discussed encompassed our latest understanding of the regulation of tubular potassium excretion in health and disease; the relationship of potassium intake to cardiovascular and kidney outcomes, with increasing evidence showing beneficial associations with plant-based diet and data to suggest a paradigm shift from the idea of dietary restriction toward fostering patterns of eating that are associated with better outcomes; the paucity of data on the effect of dietary modification in restoring abnormal serum potassium to the normal range; a novel diagnostic algorithm for hypokalemia that takes into account the ascendency of the clinical context in determining cause, aligning the educational strategy with a practical approach to diagnosis; and therapeutic approaches in managing hyperkalemia when chronic and in the emergency or hospital ward. In sum, we provide here our conference deliberations on potassium homeostasis in health and disease, guidance for evaluation and management of dyskalemias in the context of kidney diseases, and research priorities in each of the above areas.
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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 | 0,032 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».