Adverse effects during treatment with renin–angiotensin–aldosterone system inhibitors; should we stay or should we stop?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To discuss recent evidence on the benefits and harms of stopping therapy with renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors (RAASi) after the occurrence of adverse events or in patients with advanced chronic kidney disease (CKD). RECENT FINDINGS: RAASi may result hyperkalemia or acute kidney injury (AKI), particularly in persons with CKD. Guidelines recommend to temporarily stop RAASi until the problem is resolved. However permanent discontinuation of RAASi is common in clinical practice with the potential to heighten subsequent cardiovascular disease (CVD) risk. A series of studies evaluating the consequences of stopping RAASi (vs. continuing) after an episode of hyperkalemia or AKI consistently report worse clinical outcomes, both higher risk of death and cardiovascular events. The STOP-angiotensin converting enzyme inhibitors (ACEi) trial and two large observational studies also favor the decision to continue ACEi/ angiotensin receptor blockers in advanced CKD, refuting old observations that use of these medications can accelerate the risk of kidney replacement therapy. SUMMARY: Available evidence suggests continuing with RAASi after the occurrence of adverse events or in patients with advanced CKD, primarily attributed to sustained cardioprotection. This is in line with current guideline recommendations.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».