Evaluation and Management of Chronic Kidney Disease: Synopsis of the Kidney Disease: Improving Global Outcomes 2024 Clinical Practice Guideline
Notice bibliographique
Résumé
DESCRIPTION: The Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) organization updated its existing clinical practice guideline in 2024 to provide guidance on the evaluation, management, and treatment of chronic kidney disease (CKD) in adults and children who are not receiving kidney replacement therapy. METHODS: The KDIGO CKD Guideline Work Group defined the scope of the guideline and determined topics for systematic review. An independent Evidence Review Team systematically reviewed the evidence and graded the certainty of evidence for each of the review topics. Latest searches of the English-language literature were done in July 2023. Final modification of the guideline was informed by a public review process during summer of 2023 involving registered stakeholders. RECOMMENDATIONS: The full guideline included 28 recommendations and 141 practice points. This synopsis focuses on the recommendations that have the greatest evidence. Practice points reflect the expert opinion of the group where evidence is not that strong. Recommendations include greater emphasis on cystatin C for assessment of glomerular filtration rate, point-of-care testing in remote areas, a shift to an individualized risk-based approach to predict kidney failure, sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors for some patients with CKD with and without diabetes, and statin use for adults older than 50 years and CKD. Together the recommendations and practice points provide guidance for how to evaluate and manage persons with CKD.
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,009 |
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 ».