Fluid management in chronic kidney disease: what is too much, what is the distribution, and how to manage fluid overload in patients with chronic kidney disease?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Assessment of fluid status to reach normovolemia in patients with chronic kidney disease (CKD) continues to be a tough task. Besides clinical observation, technological methods have been introduced, yet, the best approach is still uncertain. The present review looks at fluid overload in CKD from three perspectives: the critical fluid threshold leading to adverse cardiovascular outcomes, fluid distribution and its clinical correlates, and direct effect of fluid overload on vascular function related to disturbance of the sodium-skin axis and endothelial glycocalyx dysfunction. RECENT FINDINGS: To determine fluid status, both the absolute and relative fluid overload is used as parameter in clinical practice. In addition, the definition of fluid overload is ambivalent and its relation to symptom burden has not been studied well. Studies on the impact of distribution of fluid are scarce and the limited evidence suggests differences based on the cause of CKD. So far, no standardized technologies are available to adequately determine fluid distribution. After discovering the 'third compartment' of total body sodium in skin and muscle tissue and its potential direct effect on vascular function, other biomarkers such as VEGF-C are promising. SUMMARY: We propose a multimodal clinical approach for volume management in CKD. Because there are currently no studies are available demonstrating that correction of fluid overload in CKD will lead to better outcome, these are strongly needed.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».