MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409281555 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf167

Cardiovascular disease in chronic kidney disease

2025· review· en· W4409281555 sur OpenAlexafffund
Katharina Schuett, David Z.I. Cherney, Joachim Jankowski, Kunihiro Matsushita, Massimo Nardone, Nikolaus Marx

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoDeutsche ForschungsgemeinschaftDiabetes Canada
Mots-clésMedicineKidney diseaseDiseaseInternal medicineIntensive care medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals with chronic kidney disease (CKD) exhibit an increased risk for the development of cardiovascular disease (CVD) with its manifestations coronary artery disease, stroke, heart failure, arrhythmias, and sudden cardiac death. The presence of both, CVD and CKD has a major impact on the prognosis of patients. This association likely reflects the involvement of several pathophysiological mechanisms, including shared risk factors (e.g. diabetes and hypertension), as well as other factors such as inflammation, anaemia, volume overload, and the presence of uraemic toxins. Identifying and characterizing CKD is crucial for appropriate CVD risk prediction. Mitigating CVD risk in patients with CKD mandates a multidisciplinary approach involving cardiologists, nephrologists, and other health care professionals. The present State-of-the-Art Review addresses the current understanding on the pathophysiological link between CVD and CKD, clinical implications and challenges in the treatment of these patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations82
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Heart JournalMême sujetDialysis and Renal Disease ManagementTravaux en français237 207