Harmonizing acute and chronic kidney disease definition and classification: report of a Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Consensus Conference
Notice bibliographique
Résumé
Kidney disease is an important public health problem. Both acute kidney injury (AKI) and chronic kidney disease have been well defined and classified, leading to improved research efforts and subsequent management strategies and recommendations. For those patients with abnormalities in kidney function and/or structure who meet neither the definition of AKI nor chronic kidney disease, there remains a gap in research, care, and guidance. The term acute kidney diseases and disorders, abbreviated to acute kidney disease (AKD), has been introduced as an important construct to address this. To expand and harmonize existing definitions and to ultimately better inform research and clinical care, Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) organized a consensus workshop. Multiple invitees from around the globe, representing both acute and chronic kidney disease researchers and experts, met virtually to examine existing data, and discuss key concepts related to AKD. Despite some remaining unresolved questions, conference attendees reached general consensus on the definition and classification of AKD, management strategies, and research priorities. AKD is defined by abnormalities of kidney function and/or structure with implications for health and with a duration of ≤3 months. AKD may include AKI, but, more importantly, also includes abnormalities in kidney function that are not as severe as AKI or that develop over a period of >7 days. The cause(s) of AKD should be sought, and classification includes functional and structural parameters. Management of AKD is currently based on empirical considerations. A robust research agenda to enable refinement and validation of definitions and classification systems, and thus testing of interventions and strategies, is proposed.
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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 | 0,082 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».