Preventing CKD in Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) is an important public health concern in developed countries because of both the number of people affected and the high cost of care when prevention strategies are not effectively implemented. Prevention should start at the governance level with the institution of multisectoral polices supporting sustainable development goals and ensuring safe and healthy environments. Primordial prevention of CKD can be achieved through implementation of measures to ensure healthy fetal (kidney) development. Public health strategies to prevent diabetes, hypertension, and obesity as risk factors for CKD are important. These approaches are cost-effective and reduce the overall noncommunicable disease burden. Strategies to prevent nontraditional CKD risk factors, including nephrotoxin exposure, kidney stones, infections, environmental exposures, and acute kidney injury (AKI), need to be tailored to local needs and epidemiology. Early diagnosis and treatment of CKD risk factors such as diabetes, obesity, and hypertension are key for primary prevention of CKD. CKD tends to occur more frequently and to progress more rapidly among indigenous, minority, and socioeconomically disadvantaged populations. Special attention is required to meet the CKD prevention needs of these populations. Effective secondary prevention of CKD relies on screening of individuals at risk to detect and treat CKD early, using established and emerging strategies. Within high-income countries, barriers to accessing effective CKD therapies must be recognized, and public health strategies must be developed to overcome these obstacles, including training and support at the primary care level to identify individuals at risk of CKD, and appropriately implement clinical practice guidelines.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».