Transforming the Care of Patients with Diabetic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes and its associated complications pose an immediate threat to humankind. Diabetic kidney disease is one of the most devastating complications, increasing the risk of death more than ten-fold over the general population. Until very recently, the only drugs proven and recommended to slow the progression of diabetic kidney disease were angiotensin-converting enzyme inhibitors and angiotensin II type 1 receptor blockers, which act by inhibiting the renin-angiotensin system. Despite their efficacy as kidney and cardiovascular protective therapies and as antihypertensive agents, renin-angiotensin system inhibitors have been grossly underutilized. Moreover, even when renin-angiotensin system inhibitors are used, patients still have a high residual risk of diabetic kidney disease progression. Finally, the kidney-protective effect of renin-angiotensin system inhibitors has been categorically demonstrated only in patients with macroalbuminuria included in the Irbesartan Diabetic Nephropathy Trial (IDNT) and Reduction of Endpoints in NIDDM with the Angiotensin II Antagonist Losartan (RENAAL) trials, not in other individuals. The lack of new therapies to treat diabetic kidney disease over the past 2 decades has therefore represented a tremendous challenge for patients and health care providers alike. In recent years, a number of powerful new therapies have emerged that promise to transform care of patients with diabetes and kidney disease. The challenge to the community is to ensure rapid implementation of these treatments. This white paper highlights advances in treatment, opportunities for patients, challenges, and possible solutions to advance kidney health, and introduces the launch of the Diabetic Kidney Disease Collaborative at the American Society of Nephrology, to aid in accomplishing these goals.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».