Recent advances in the treatment of uremic pruritus
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This article provides a focused update on uremic pruritus, highlighting the latest evidence concerning the epidemiology, pathophysiology, and treatment options for this common and bothersome condition. RECENT FINDINGS: Half of dialysis patients and a quarter of those with nondialysis chronic kidney disease experience bothersome itch that reduces quality of life and is increasingly recognized to be associated with poor outcomes including mortality. The KALM-1 trial, which reported effective symptomatic relief with difelikefalin, has bolstered support for the role of an imbalance of μ and κ-opioid receptor activity in pruritogenesis. The role of a chronic inflammatory state, increased cytokine levels and altered immune signaling in pruritogenic nerve activation continues to be elucidated with basic science, which paves the wave for future novel therapeutics. In the meantime, gabapentin appears to be the most evidence-based widely available uremic pruritus treatment, as long as care is taken with dosing and monitoring of side-effects. SUMMARY: Uremic pruritus remains a top research priority. Patients with uremic pruritus may be able to look forward to a new decade of understanding, knowledge, and novel treatment options for this burdensome condition. As difelikefalin and other potential agents come to market, cost-effectiveness assessments of these interventions will help determine if the widespread use of them is feasible amongst renal programs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 ».