Kidney Disease: Improving Global Outcomes Summit Recommendations on Implementation of Diabetes Management in CKD: From Primary to Data-Driven Collaborative Care
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes and chronic kidney disease (CKD) are preventable and treatable. Their silent and progressive clinical course calls for structured assessment with timely feedback to patients and care providers for activating decision-making. Apart from CKD, patients with diabetes can have complications affecting multiple organs, notably the cardiovascular system, eyes, and feet. International practice guidelines recommend annual assessment of the eyes, feet, blood, and urine to detect silent complications and measure cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) risk factors to ensure early intervention, including treatment to multiple targets and use of organ-protective drugs. In this report, we highlight the barriers and gaps in the implementation of practice guidelines in managing diabetes in CKD with proposed solutions to overcome such barriers. By improving the practice environment and workflow, nurses can be trained to perform protocol-guided evaluation under medical supervision. The systematic data collection enables physicians to make timely decisions, including drug prescriptions and referrals to other specialists to promote collaborative care, whereas nurses can use the personalized data to empower patient self-management and improve health literacy. This ongoing data collection will form a register to align payers, providers, and patients in delivering data-driven and value-based care with the creation of real-world evidence to verify treatment effectiveness and identify care gaps while providing on-the-job training. When accompanied by a biobank, the ongoing collection and analysis of this multidimensional data will refine diagnosis, classification, prognosis, and treatment in pursuit of precision medicine.
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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 | 0,097 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».