A Primary Care Guide to the Screening and Pharmacologic Management of Chronic Kidney Disease in People Living With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports the expert opinions and recommendations made by primary care physicians (PCPs) to optimize screening and management of chronic kidney disease (CKD) associated with diabetes and presents algorithms to provide a practical and simplified guide for PCPs. Individuals living with type 2 diabetes (T2D) should be screened early and at regular intervals for CKD using both estimated glomerular filtration rate and urinary albumin-to-creatinine ratio testing. The risk of CKD assessed using the Kidney Disease: Improving Global Outcomes heatmap should be reviewed at least annually to optimize treatment to slow progression of CKD. Lifestyle modifications form the foundation of reducing CKD risk in individuals with T2D. A pillared approach to pharmacotherapy (renin-angiotensin system inhibitors, sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors, a nonsteroidal mineralocorticoid receptor antagonist [finerenone], and glucagon-like peptide 1 receptor agonists) is recommended in individuals with CKD and T2D. Video 1.Video abstractaf663925-01ab-4645-a362-a879f9639a89cd250013video1.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,201 | 0,086 |
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 ».