Women and kidney health: conclusions from a Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Controversies Conference
Notice bibliographique
Résumé
The KDIGO (Kidney Disease: Improving Global Outcomes) Controversies Conference on Women and Kidney Health was convened to identify key sex and gender issues in kidney care, practices for optimizing healthcare in women with kidney diseases, and priorities for future research. Participants emphasized the importance of addressing the influence of sex and gender in diagnosis, risk assessment, prognosis, and treatment of chronic kidney disease (CKD) and its complications, as well as considering issues across the lifespan (puberty, sexual and reproductive health, menopause). CKD is a risk factor for adverse pregnancy outcomes with every type of kidney disease and severity. All women of reproductive age known to have CKD should be counseled on contraception, the ideal timing of pregnancy, the risks and outcomes for mother and fetus, fertility treatments where these are available, medication management, and medical aspects of pregnancy termination. A successful pregnancy is possible across all severities of CKD, including in women living with dialysis or a kidney transplant. Pregnancy should be managed with a multidisciplinary care plan based upon the type of kidney disease and the presence and severity of kidney function impairment, hypertension, and proteinuria. Systematic assessment of blood pressure, proteinuria, and kidney function in all pregnancies would facilitate diagnosis of CKD and detection of acute kidney injury (AKI). Follow-up programs for women who experienced pregnancy-related AKI, preeclampsia, or other hypertensive disorders of pregnancy are important as these conditions may reflect undiagnosed CKD and have important implications for future cardiovascular health.
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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 | 0,050 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».