CKDs at the Crossroads: From Failures to Future Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) is a public health emergency because it is common and carries an increasing burden of morbidity and mortality. Until recently, treatment options for CKD and its adverse systemic effects were limited; however, we now have multiple approved therapies and a growing pipeline of promising treatments under evaluation. Despite the strong evidence and guideline recommendations supporting the broad use of approved therapies, uptake in practice remains lower than expected, potentially limiting the benefits of these advances. Early identification of CKD remains a prerequisite for therapy, yet screening and cost-effectiveness continue to be debated globally. In this review, we discuss the currently available pharmacologic treatments for CKD that have proven kidney and cardiac benefits with a specific focus on addressing barriers to implementation and ongoing trials that will inform their routine clinical use. We then discuss treatments that are in late-phase clinical trials that may expand the therapeutic options for CKD in the next few years. This will necessitate a personalized approach to management to determine which therapies will work best for which patients. Finally, we touch on therapeutic strategies that did not demonstrate clinical benefits despite rational physiologic support. This review addresses the know-do gap that exists in applying proven therapies for people with CKD and provides clinicians with practical tools and knowledge to improve clinical uptake, while acknowledging global challenges of access and affordability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».