An international Delphi consensus regarding best practice recommendations for hyperkalaemia across the cardiorenal spectrum
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.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors (RAASi) are guideline-recommended therapy for individuals with cardiorenal disease. They are associated with increased risk of hyperkalaemia, a common and life-threatening disorder for this population. RAASi-induced hyperkalaemia often leads to dose reduction or discontinuation, reducing cardiorenal protection. Guideline recommendations differ between specialties for the clinical management of hyperkalaemia. Using a modified Delphi method, we developed consensus recommendations for optimal management of hyperkalaemia in adults with cardiorenal disease. METHODS AND RESULTS: An international steering group of cardiologists and nephrologists developed 39 statements regarding hyperkalaemia care, including risk factors and risk stratification, prevention, correction, and cross-specialty coordination. Consensus was determined by agreement on an online questionnaire administered to cardiorenal specialists across Europe and North America. The threshold for consensus agreement was established a priori by the steering group at 67%. Across November 2021, 520 responses were received from Canada (n = 50), France (n = 50), Germany (n = 54), Italy (n = 58), Spain (n = 57), the UK (n = 49), and the US (n = 202); 268 from cardiologists and 252 from nephrologists. Twenty-nine statements attained very high agreement (≥90%) and 10 attained high agreement (≥67%-<90%), with strong alignment between cardiologists and nephrologists. CONCLUSION: A high degree of consensus regarding hyperkalaemia evaluation and management exists among healthcare professionals. Based on high levels of agreement, the steering group derived six key recommendations for hyperkalaemia prevention and management in people with cardiorenal disease. Future studies examining the quality of hyperkalaemia care delivery are required.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle