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Enregistrement W4282938686 · doi:10.1186/s13098-022-00843-8

The 2021–2022 position of Brazilian Diabetes Society on diabetic kidney disease (DKD) management: an evidence-based guideline to clinical practice. Screening and treatment of hyperglycemia, arterial hypertension, and dyslipidemia in the patient with DKD

2022· article· en· W4282938686 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDiabetology & Metabolic Syndrome · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovo NordiskSanofiServierAmgenLondon Health Sciences CentreEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineGuidelineObservational studyRandomized controlled trialIntensive care medicineDiabetes mellitusMEDLINEClinical trialKidney diseaseDiseaseSystematic reviewDyslipidemiaFamily medicineInternal medicinePathologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetic kidney disease is the leading cause of end-stage renal disease and is associated with increased morbidity and mortality. This review is an authorized literal translation of part of the Brazilian Diabetes Society (SBD) Guidelines 2021-2022. This evidence-based guideline provides guidance on the correct management of Diabetic Kidney Disease (DKD) in clinical practice. METHODS: The methodology was published elsewhere in previous SBD guidelines and was approved by the internal institutional Steering Committee for publication. Briefly, the Brazilian Diabetes Society indicated 14 experts to constitute the Central Committee, designed to regulate methodology, review the manuscripts, and make judgments on degrees of recommendations and levels of evidence. SBD Renal Disease Department drafted the manuscript selecting key clinical questions to make a narrative review using MEDLINE via PubMed, with the best evidence available including high-quality clinical trials, metanalysis, and large observational studies related to DKD diagnosis and treatment, by using the MeSH terms [diabetes], [type 2 diabetes], [type 1 diabetes] and [chronic kidney disease]. RESULTS: < 40%). B. Data from metanalysis, including large observational studies, a single randomized clinical trial, or a pre-specified subgroup analysis. C: Data from small or non-randomized studies, exploratory analyses, or consensus of expert opinion. The degree of recommendation was obtained based on a poll sent to the panelists, using the following criteria: Grade I: when more than 90% of agreement; Grade IIa 75-89% of agreement; IIb 50-74% of agreement, and III, when most of the panelist recommends against a defined treatment. CONCLUSIONS: To prevent or at least postpone the advanced stages of DKD with the associated cardiovascular complications, intensive glycemic and blood pressure control are required, as well as the use of renin-angiotensin-aldosterone system blocker agents such as ARB, ACEI, and MRA. Recently, SGLT2 inhibitors and GLP1 receptor agonists have been added to the therapeutic arsenal, with well-proven benefits regarding kidney protection and patients' survival.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle