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Enregistrement W4404266998 · doi:10.12968/jprp.2024.0010

Finerenone and diabetic renal disease: a narrative review

2024· review· en· W4404266998 sur OpenAlexaff
Kirthika Venkatesan, Mabel Mary James Cheryeth, Anna Tintu Verghese, Arpita Mariam Mathews, Nikitha Ravisankar, U. Parvathy, Vishakh Prakash, Hridaya Harimohan, Somy Cherian, Nisha Nigil Haroon

Notice bibliographique

RevueJournal of Prescribing Practice · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensNOSM UniversityHumber Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseNarrativeDiabetes mellitusNarrative reviewInternal medicineIntensive care medicineArtLiteratureEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overactivation of mineralocorticoid receptors occurs in cardiorenal diseases. Many patients with type 2 diabetes often progress to chronic kidney disease (CKD) and require dialysis. Finerenone is the first oral non-steroidal mineralocorticoid receptor antagonist used in patients with diabetic kidney disease and heart failure. Finerenone (Kerendia®) is more potent than spironolactone in reducing inflammation and fibrosis in CKD and exerts its effect equally on the heart and kidneys, improving cardiovascular outcomes. Research demonstrates that finerenone improves proteinuria and glomerular filtration rate if taken alone or in combination with sodium-glucose transporter 2 inhibitors. Finerenone has been found to decrease mortality in patients with diabetic renal disease and improve quality of life. Its side effects, unlike those of spironolactone, do not include gynecomastia. However, it can result in hyperkalemia, which needs to be monitored. In this review, we aim to investigate the mechanisms of action of finerenone and its implications in patients with type 2 diabetes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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