Diabetes Management in Chronic Kidney Disease: Synopsis of the KDIGO 2022 Clinical Practice Guideline Update
Notice bibliographique
Résumé
DESCRIPTION: The KDIGO 2022 Clinical Practice Guideline for Diabetes Management in Chronic Kidney Disease is an update of the 2020 guideline from Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO). METHODS: The KDIGO Work Group updated the guideline, which included reviewing and grading new evidence that was identified and summarized. As in the previous guideline, the Work Group used the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) approach to appraise evidence and rate the strength of recommendations and expert judgment to develop consensus practice points. New evidence led to updating of recommendations in the chapters Comprehensive Care in Patients With Diabetes and CKD (Chapter 1) and Glucose-Lowering Therapies in Patients With T2D and CKD (Chapter 4). New evidence did not change recommendations in the chapters Glycemic Monitoring and Targets in Patients With Diabetes and CKD (Chapter 2), Lifestyle Interventions in Patients With Diabetes and CKD (Chapter 3), and Approaches to Management of Patients With Diabetes and CKD (Chapter 5). RECOMMENDATIONS: The updated guideline includes 13 recommendations and 52 practice points for clinicians caring for patients with diabetes and chronic kidney disease (CKD). A focus on preserving kidney function and maintaining well-being is recommended using a layered approach to care, starting with a foundation of lifestyle interventions, self-management, and first-line pharmacotherapy (such as sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors) demonstrated to improve clinical outcomes. To this are added additional drugs with heart and kidney protection, such as glucagon-like peptide-1 receptor agonists and nonsteroidal mineralocorticoid receptor antagonists, and interventions to control risk factors for CKD progression and cardiovascular events, such as blood pressure, glycemia, and lipids.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».