Findings and Implications of the REVEAL-CKD Study Investigating the Global Prevalence of Undiagnosed Stage G3 Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) is a progressive condition that can lead to kidney failure and the requirement for renal dialysis or transplantation. Early-stage CKD is often missed because the disorder is initially asymptomatic; hence, many patients with CKD already have symptomatic advanced disease (Stages G4–G5) at the time of diagnosis. This is an important issue because the drugs available for the treatment of CKD are most effective when given during the early stages of the disease (Stages G1–G3). EMJ conducted interviews in July 2022 with two key opinion leaders, Navdeep Tangri from the University of Manitoba, Winnipeg, Canada, and Luca De Nicola from the University of Campania Luigi Vanvitell, Naples, Italy, both of whom have a wealth of experience in the management of patients with CKD. The experts provided important insights into the ongoing REVEAL-CKD study, which was designed to explore the global prevalence of undiagnosed Stage G3 CKD. This article describes the main findings of the REVEAL-CKD study published to date and their implications. Possible approaches to improving the diagnosis of CKD are also discussed.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».