Role of Inflammation and High-Sensitivity C-reactive Protein in Atherosclerotic Cardiovascular Disease and CKD: A Survey of Nephrologists
Notice bibliographique
Résumé
Background: In patients (pts.) with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and chronic kidney disease (CKD), systemic inflammation (SI) contributes to increased cardiovascular (CV) risk. The FLAME-ASCVD-Nephro survey assessed awareness and perception of SI among nephrologists (nephs). Methods: An online observational study (NCT06322641) of nephs (Feb-April 2024) across 10 countries (Australia, Brazil, Canada, China, France, Germany, India, Italy, Japan, and Saudi Arabia) who treat ≥20 pts. with ASCVD+CKD a month and in practice for ≥3 years, was analyzed using descriptive statistics. Results: Of 3,778 participants, 294 completed the survey (~30/country). Traditional CV risk factors were most often discussed with pts.; SI to a lesser extent. 78% considered burden of SI higher in pts. with both ASCVD+CKD than CKD alone, and saw SI as an independent risk factor for ASCVD (66%) and linked to the development (63%) and progression of CKD (71%). 76% agreed SI as a contributor to the risk of recurrent CV events; 67% stated residual inflammatory risk persisted despite evidence-based preventive CV therapies. 7/10 reported testing SI to assist with clinical decisions, ie how aggressively to treat ASCVD (64%) and CKD (64%), and 83% used standard CRP. 74% would like to learn more about the role of SI in ASCVD and 35% agreed inclusion of high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) testing in guidelines would support clinical usage. Conclusion: This survey among nephs show SI was considered a CV risk factor, but not to the level of traditional CV risk factors. There is a need for medical education on the role of SI and guidance on hsCRP testing in pts. with ASCVD+CKD. Funding: Commercial Support - Novo Nordisk Health Care AG
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».