Design and cohort characteristics of TRACK, a prospective study of hyperkalaemia management decision-making
Notice bibliographique
Résumé
Background: binders with dose reduction of renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors as a last resort. The extent to which these recommendations are implemented is uncertain, as real-world data on hyperkalaemia management are limited. The Tracking Treatment Pathways in Adult Patients with Hyperkalemia (TRACK) study is a multinational, prospective, longitudinal study that is being conducted to address this knowledge gap. We report the design and baseline cohort characteristics of this real-world study of hyperkalaemia management decision-making. Methods: This study enrolled participants within 21 days of an episode of hyperkalaemia in four European countries (UK, Spain, Germany, Italy) and the USA. During the 12-month follow up, data collected will include participant and healthcare provider characteristics (specialty and practice setting), hyperkalaemia treatment objectives and strategies, rationale for management decisions and indicators of response and patient-reported perceptions of their hyperkalaemia treatment. Results: The enrolled cohort includes 1330 participants, mean age 68 years, of whom 31% were women. At baseline, 6% reported heart failure, 55% chronic kidney disease, 29% both and 9% neither. Most participants (57%) were taking an angiotensin-converting enzyme inhibitor, angiotensin receptor blocker or angiotensin receptor/neprilysin inhibitor at baseline. Mineralocorticoid receptor antagonist use was lower (14%). Conclusions: The prospective TRACK study will shed light on practitioners' hyperkalaemia management decision-making and assess the impact of their decisions on hyperkalaemia recurrence. Understanding practitioners' underlying thought processes will facilitate efforts to improve hyperkalaemia management.ClinicalTrials.gov: NCT05408039.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».