Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Hyperkalemia is increasingly prevalent in the heart failure population as more people live with heart failure and comorbid conditions such as diabetes and chronic kidney disease. Furthermore, renin-angiotensin-aldosterone (RAAS) inhibitors are a key component of clinical therapy in these populations. Until now, we have not had any reliable or tolerable therapies for treatment of hyperkalemia resulting in inability to implement or achieve target doses of RAAS inhibition. This review will focus on two new therapies for hyperkalemia: patiromer and sodium zirconium cyclosilicate (SZC). RECENT FINDINGS: Patiromer and SZC have been studied in heart failure and both agents have demonstrated the ability to maintain normokalemia for extended periods of time with improved side effect profiles than existing potassium binders such as sodium polystyrene sulfate, though no direct comparisons have occurred. SZC has also shown promise in the treatment of acute hyperkalemia with its quick onset of action. SUMMARY: Patiromer and SZC will be useful adjuncts in the clinical care of heart failure patients with hyperkalemia. These agents will allow clinicians to maintain patients on RAAS inhibitors and uptitrate their guideline directed medical therapy to target doses without the additional concern for recurrent hyperkalemia and its untoward effects.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».