Inter‐relationships between cardiovascular, renal and metabolic diseases: Underlying evidence and implications for integrated interdisciplinary care and management
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular, renal and metabolic (CaReMe) diseases are individually among the leading global causes of death, and each is associated with substantial morbidity and mortality. However, as these conditions commonly coexist in the same patient, the individual risk of mortality and morbidity is further compounded, leading to a considerable healthcare burden. A number of pathophysiological pathways are common to diseases of the CaReMe spectrum, including neurohormonal dysfunction, visceral adiposity and insulin resistance, oxidative stress and systemic inflammation. Because of the shared pathology and common co-occurrence of the CaReMe diseases, the value of managing these conditions holistically is increasingly being realized. A number of pharmacological and non-pharmacological approaches have been shown to offer simultaneous metabolic, cardioprotective and renoprotective benefits, leading to improved patient outcomes across the CaReMe spectrum. In addition, increasing value is being placed on interdisciplinary team-based and coordinated care models built on greater integration between specialties to increase the rate of early diagnosis and adherence to practice guidelines, and improve clinical outcomes. This interdisciplinary approach also facilitates integration between primary and specialty care, improving the patient experience, optimizing resources, and leading to efficiencies and cost savings. As the burden of CaReMe diseases continues to increase, implementation of innovative and integrated care delivery models will be essential to achieve effective and efficient chronic disease management and to ensure that patients benefit from the best care available across all three disciplines.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».