Rapid and Simultaneous Initiation of Guideline-Directed Kidney Therapies in Patients with CKD and Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The global incidence of CKD continues to rise, with type 2 diabetes as a major contributor. At any stage of CKD, patients with concurrent CKD and type 2 diabetes are at heightened cardiovascular risk and have a greater likelihood of dying from cardiovascular causes than progressing to kidney failure. Consequently, the use of "four pillars" of CKD therapy, including renin-angiotensin system inhibitors, sodium-glucose cotransporter 2 inhibitor, nonsteroidal mineralocorticoid receptor antagonists, and glucagon-like peptide-1 receptor agonists, has been advocated to reduce cardiovascular-kidney risk. Although these therapies can mitigate cardiovascular and kidney events when used individually, the residual risks of these events remain high across major clinical trials testing these therapies separately as well as in real-world clinical settings. This raises the question about when to optimally initiate these therapies, including strategies that start these agents in rapid sequence, or even simultaneously, to reduce long-term risk, thereby mirroring best practices with rapid titration schedules in patients with heart failure. However, initiating all four therapies simultaneously in the setting of CKD has not yet been tested due to lack of data on safety and tolerability in this high-risk population. Data regarding the safety profile of rapid sequence initiation remain limited. Therefore, our aim was to review the existing evidence on the safety profiles of guideline-recommended therapies and discuss the challenges associated with rapid sequence initiation of these treatments in patients with CKD.
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 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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».