Executive summary of the 2020 KDIGO Diabetes Management in CKD Guideline: evidence-based advances in monitoring and treatment
Notice bibliographique
Résumé
THE KIDNEY DISEASE: Improving Global Outcomes (KDIGO) Clinical Practice Guideline for Diabetes Management in Chronic Kidney Disease represents the first KDIGO guideline on this subject. The guideline comes at a time when advances in diabetes technology and therapeutics offer new options to manage the large population of patients with diabetes and chronic kidney disease (CKD) at high risk of poor health outcomes. An enlarging base of high-quality evidence from randomized clinical trials is available to evaluate important new treatments offering organ protection, such as sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors and glucagon-like peptide-1 receptor agonists. The goal of the new guideline is to provide evidence-based recommendations to optimize the clinical care of people with diabetes and CKD by integrating new options with existing management strategies. In addition, the guideline contains practice points to facilitate implementation when insufficient data are available to make well-justified recommendations or when additional guidance may be useful for clinical application. The guideline covers comprehensive care of patients with diabetes and CKD, glycemic monitoring and targets, lifestyle interventions, antihyperglycemic therapies, and self-management and health systems approaches to management of patients with diabetes and CKD.
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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 | 0,012 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,047 |
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 ».