The Role of Kidney Disease Progression in Heart Failure Prognosis: Bridging the Evidence Gap for Optimal Management
Notice bibliographique
Résumé
This article refers to ‘Kidney status and events preceding death in heart failure: A real-world nationwide study’ by D. Zahir Anjum et al., published in this issue on pages 982–990. Heart failure (HF) and chronic kidney disease (CKD) are inextricably linked, with kidney dysfunction representing both a consequence and a driver of worsening HF.1,2 Despite their well-established association with increased morbidity and mortality, the interplay between these conditions often remains underexplored. The progressive decline in kidney function frequently observed in HF patients compounds the complexity of disease management. Yet, there remains a paucity of dedicated studies addressing the optimal treatment strategies for patients with both conditions. Additionally, the underrepresentation of patients with advanced CKD in HF clinical trials limits the generalizability of findings and leaves significant gaps in evidence regarding the impact of kidney dysfunction on HF outcomes.3 Hence, there is a need to investigate kidney status preceding HF events, with a focus on clinical implications, evidence gaps, and novel trial designs that address the intersection of HF and 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 | 0,018 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».