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Enregistrement W4414361910 · doi:10.1007/s13300-025-01796-7

Pillar Risk-Based Treatment for Chronic Kidney Disease in People With Type 2 Diabetes: A Narrative Review

2025· article· en· W4414361910 sur OpenAlex
Alice Cheng, Amy K. Mottl, Melissa Magwire

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDiabetes Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensPublic Health OntarioTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBayer
Mots-clésKidney diseaseTolerabilityContext (archaeology)DiseaseNarrative reviewDiabetes mellitusType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic kidney disease continues to be a significant burden for people living with type 2 diabetes, despite the available guideline-directed treatment options. Traditionally, a stepwise approach has been implemented for the management of chronic kidney disease and type 2 diabetes, which involves the linear sequential initiation of one therapy after the other on the basis of an individual’s treatment outcomes. However, this approach is not beneficial for all individuals, as it can lead to treatment inertia and subsequent disease progression. Therefore, primary care practitioners should consider implementing a more proactive treatment strategy to optimize care. The pillar risk-based approach is an emerging concept with goals of glucose control and blood pressure control as well as comprising simultaneous or rapid sequential initiation of multiple therapies, such as renin–angiotensin system inhibitors (RASi), sodium–glucose cotransporter 2 inhibitors, a nonsteroidal mineralocorticoid receptor antagonist (finerenone), and glucagon-like peptide-1 receptor agonists, which target the different hemodynamic, metabolic, and fibrotic/inflammatory pathways involved in chronic kidney disease and type 2 diabetes. This approach enables earlier chronic kidney disease risk reduction, and the recently published CONFIDENCE trial reported tolerability and efficacy of simultaneous initiation of two of these therapies (finerenone and empagliflozin) in those already receiving RASi. This review article provides primary care practitioners with practical considerations, discussing current guideline-directed treatment options for chronic kidney disease in people with type 2 diabetes in the context of a historical stepwise approach versus the new patient-centric pillar risk-based approach. Chronic kidney disease is a major complication for people with type 2 diabetes. Treatments for people with type 2 diabetes and chronic kidney disease has traditionally followed a stepwise approach, wherein therapies are introduced sequentially, one by one, on the basis of how the person responds to treatment. This stepwise approach to treatment is slow and may take months or years for a person with chronic kidney disease to be on maximal therapy, thus losing crucial time and nephrons. We discuss a potentially different approach to treatment (the pillar risk-based approach) that offers a more proactive strategy and involves starting multiple therapies early and simultaneously or in a rapid stepwise fashion. This pillar risk-based approach integrates blood glucose control and blood pressure control alongside medications that slow progression of chronic kidney disease. Key treatments include renin–angiotensin system inhibitors, sodium–glucose cotransporter 2 inhibitors, a nonsteroidal mineralocorticoid receptor antagonist, and glucagon-like peptide-1 receptor agonists. By addressing multiple disease mechanisms at the same time, the pillar risk-based approach to treatment aims to reduce the risk for kidney failure requiring dialysis or kidney transplantation, as well as cardiovascular events and death. This review article discusses the current guideline-directed treatment options for chronic kidney disease in people with type 2 diabetes in the context of a historical stepwise approach versus the patient-focused pillar risk-based approach.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle