Advanced chronic kidney disease coexisting with heart failure: navigating patients’ management
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) and heart failure (HF) are interrelated, mutually exacerbating conditions. HF in patients with moderate to severe CKD poses unique clinical problems. Indeed, considerations related to specific concomitant derangements, such as vascular calcification, inflammation, and proteinuria, inform and demand personalized treatment strategies. Pharmacological interventions, including renin-angiotensin system antagonists, sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors and novel mineralocorticoid receptor blockers are valuable in managing these complex conditions, although frequently difficult or impossible to use in advanced kidney disease. Precision medicine, innovative treatments, and the incorporation of digital health tools, artificial intelligence, remote monitoring, and advanced imaging techniques into patient care are redesigning the scenario of HF associated with CKD. AI-driven predictive analytics for early detection of decompensation, telemedicine for remote consultations, and electronic health records with decision-support systems. These innovations enhance personalized treatment, improve early intervention, and optimize disease management, ultimately leading to better outcomes for patients with HF and CKD. Collaborative care models are being implemented and evaluated to advance the management of such conditions. Thus, the integration of novel therapeutic approaches and personalized medicine holds promise for improving patient outcomes, while ongoing research is essential to enabling innovation in this area. Here we review the current management of concomitant kidney disease and HF, highlighting areas for proposed future refinements.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».