Aldosterone, Mineralocorticoid Receptor Activation, and CKD: A Review of Evolving Treatment Paradigms
Notice bibliographique
Résumé
Mineralocorticoid receptor (MR) activation is involved in propagating kidney injury, inflammation, and fibrosis and in the progression of chronic kidney disease (CKD). Multiple clinical studies have defined the efficacy of MR antagonism in attenuating progressive kidney disease, and the US Food and Drug Administration recently approved the nonsteroidal mineralocorticoid receptor antagonist (MRA) finerenone for this indication. In this review, we consider the basic science and clinical applicability of MR antagonism. Because hyperkalemia constitutes a constraint to implementing evidence-based MR blockade, we review MRA-associated hyperkalemia in the context of finerenone and discuss evolving mitigation strategies to enhance the safety and efficacy of this treatment. Although the FIDELIO-DKD and FIGARO-DKD clinical trials focused solely on patients with type 2 diabetes mellitus, we propose that MR activation and the resulting inflammation and fibrosis act as a substantive pathogenetic mediator not only in people with diabetic CKD but also in those with CKD without diabetes. We close by briefly discussing both recently initiated and future clinical trials that focus on extending the attributes of MR antagonism to a wider array of nondiabetic kidney disorders, such as patients with nonalbuminuric CKD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».