Trends and perspectives for improving quality of chronic kidney disease care: conclusions from a Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Controversies Conference
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) affects over 850 million people globally, and the need to prevent its development and progression is urgent. During the past decade, new perspectives have arisen related to the quality and precision of care for CKD, owing to the development of new tools and interventions for CKD diagnosis and management. New biomarkers, imaging methods, artificial intelligence techniques, and approaches to organizing and delivering healthcare may help clinicians recognize CKD, determine its etiology, assess the dominant mechanisms at given time points, and identify patients at high risk for progression or related events. As opportunities to apply the concepts of precision medicine for CKD identification and management continue to be developed, an ongoing discussion of the potential implications for care delivery is required. The 2022 KDIGO Controversies Conference on Improving CKD Quality of Care: Trends and Perspectives examined and discussed best practices for improving the precision of CKD diagnosis and prognosis, managing the complications of CKD, enhancing the safety of care, and maximizing patient quality of life. Existing tools and interventions currently available for the diagnosis and treatment of CKD were identified, with discussion of current barriers to their implementation and strategies for improving the quality of care delivered for CKD. Key knowledge gaps and areas for research were also identified.
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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 | 0,000 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».