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Enregistrement W4392113134 · doi:10.1177/20543581241232472

Cardiovascular Risk in Patients With Glomerular Disease: A Narrative Review of the Epidemiology, Mechanisms, Management, and Patient Priorities

2024· review· en· W4392113134 sur OpenAlexaff
Robert L. Myette, Caroline Lamarche, Ayodele Odutayo, Nancy Verdin, Mark Canney

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontUniversity Health NetworkOttawa HospitalUniversity of CalgaryChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseKidney diseaseIntensive care medicineEpidemiologyDisease managementPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of review: Cardiovascular (CV) disease is a major cause of morbidity and mortality for patients with glomerular disease. Despite the fact that mechanisms underpinning CV disease risk in this population are likely distinct from other forms of kidney disease, treatment and preventive strategies tend to be extrapolated from studies of patients with undifferentiated chronic kidney disease (CKD). There is an unmet need to delineate the pathophysiology of CV disease in patients with glomerular disease, establish unique risk factors, and identify novel therapeutic targets for disease prevention. The aims of this narrative review are to summarize the existing knowledge regarding the epidemiology, molecular mechanisms, and management of CV disease in patients with common glomerular disease, highlight the patient perspective, and propose specific areas for future study. Sources of information: The literature for this narrative review was accessed using common research search engines, including PubMed, PubMed Central, Medline, and Google Scholar. Information for the patient perspective section was collected through iterative discussions with a patient partner. Methods: We reviewed the epidemiology, molecular mechanisms of disease, management approaches, and the patient perspective in relation to CV disease in patients with glomerulopathies. Throughout, we have highlighted the current knowledge and have discussed future research approaches, both clinical and translational, while integrating the patient perspective. Key findings: Patients with glomerular disease have significant CV disease risk driven by multifactorial, molecular mechanisms originating from their glomerular disease but complicated by existing comorbidities, kidney disease, and medication side effects. The current approach to risk stratification and treatment relies heavily on existing data from CKD patients, but this may not always be appropriate given the unique pathophysiology and mechanisms associated with CV disease risk in patients with glomerular disease. We highlight the need for ongoing glomerular disease-focused studies aimed to better delineate CV disease risk, while integrating the patient perspective. Limitations: This is a narrative review and does not represent a comprehensive and systematic review of the literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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