The interplay between heart failure and chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) and heart failure (HF) are two globally prevalent, independent, long-term conditions, which often coexist in an individual and display a bidirectional yet interconnected relationship. The presence of CKD often leads to the development of HF and vice versa, which propagates the worsening of each disease, reflecting an intertwined disease cycle. Both HF and CKD share common risk factors, such as increasing age, diabetes, high blood pressure, obesity and smoking. Data show that approximately half of all people with HF also have CKD, which impacts patient burden and quality of life due to a significantly greater risk of hospitalization and death, compared with those that have either CKD or HF. To maximize treatment effectiveness in individuals with both HF and CKD, healthcare professionals should recognize that these two diseases are systemic conditions, representing organ-specific manifestations of similar underlying processes. It is also essential to understand the role of renin-angiotensin system inhibitors, sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors, the nonsteroidal mineralocorticoid receptor antagonist finerenone, and glucagon-like peptide-1 receptor agonists in managing these conditions. Lifestyle modifications should also be recommended. This review discusses factors contributing to the interplay between HF and CKD and the key role of healthcare professionals in providing appropriate treatment for the co-existing diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».