Notice bibliographique
Résumé
The landscape of kidney disease in diabetes has shifted. The classical dogma of "diabetic nephropathy" progressing through stages of albuminuria, leading to decline in glomerular filtration rate and end-stage kidney disease (ESKD), has been replaced by a more nuanced understanding of the complex and heterogeneous nature of kidney disease in diabetes. Paralleling this evolution, standardized definitions have resulted in a growing appreciation that acute kidney injury (AKI) is increasing in its incidence rapidly and that people with diabetes are much more likely to develop AKI than people without diabetes. Here, I propose that AKI should be considered a complication of diabetes alongside other complications that similarly do not fit neatly into the historical microvascular/macrovascular paradigm. In this article, we take a look at the evidence indicating that diabetes is a major risk factor for AKI and we review the causes of this increased risk. We consider the long-term implications of AKI in diabetes and its potential contribution to the future development of chronic kidney disease, ESKD, and mortality. Finally, we look toward the future at strategies to better identify people at risk for AKI and to develop new approaches to improve AKI outcomes. Recognizing AKI as a bona fide complication of diabetes should open up new avenues for investigation that may ultimately improve the outlook for people living with diabetes and at risk for kidney disease.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».