Invasive Management of Coronary Artery Disease in Advanced Renal Disease
Notice bibliographique
Résumé
Coronary artery disease (CAD) is highly prevalent in chronic kidney disease (CKD). CKD modifies the effects of traditional risk factors on atherosclerosis, with CKD-specific mechanisms, such as inflammation and altered mineral metabolism, playing a dominant pathophysiological role as kidney function declines. Traditional risk models and cardiovascular screening tests perform relatively poorly in the CKD population, and medical treatments including lipid-lowering therapies have reduced efficacy. Clinical presentation of cardiac ischemia in CKD is atypical, whereas invasive therapies are associated with higher rates of complications than in with patients with normal or near normal kidney function. The main focus of the present review is on the invasive approach to management of CAD in late-stage CKD, with an in-depth discussion of the findings of the International Study of Comparative Health Effectiveness With Medical and Invasive Approaches (ISCHEMIA)-CKD trial, and their implications for therapeutic approach and future research in this area. We also briefly discuss the existing evidence in the epidemiology, pathogenesis, diagnosis, and medical management of CAD in late-stage CKD, end-stage kidney disease (ESKD), and kidney transplant recipients. We enumerate the evidence gap left by the frequent exclusion of patients with CKD from randomized controlled trials and highlight the priority areas for future research in the CKD population.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».