The Role of Inflammation and High-Sensitivity C-Reactive Protein in Atherosclerotic Cardiovascular Disease and Chronic Kidney Disease: The FLAME-ASCVD Survey among Nephrologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systemic inflammation (SI) contributes to increased cardiovascular risk in patients with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and chronic kidney disease (CKD). We assessed clinical perceptions toward SI and usage of high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) among nephrologists. METHODS: FLAME-ASCVD Nephro was an online survey of nephrologists from 10 countries who treat ≥20 patients with ASCVD and CKD a month and were practicing for ≥3 years. Results were analyzed using descriptive statistics. RESULTS: Of 513 nephrologists who responded, 300 completed and were included in the survey; the mean age was 46 years and the mean time in practice was 16 years. Hypertension (89%), overweight/obesity (81%), and CKD (80%) were the ASCVD risk factors most often discussed with patients (SI was ninth). The most common unmet needs (ranked 1-3) for patients with ASCVD and CKD were "lack of effective SI treatment options" (44%), "limited awareness of the role of SI in ASCVD" (35%), and "higher risk of CV events" (33%). Seventy-four percent of nephrologists wanted to learn more about the role of SI in ASCVD and 71% test for and use SI results when determining management approaches. Seventy percent of nephrologists considered hsCRP testing in patients with ASCVD and CKD (aided), and proven clinical efficacy of hsCRP was the top reason (37%); out-of-pocket cost (30%) was the most common reason for not considering hsCRP testing. CONCLUSION: Lack of effective treatment options for SI remains the most common unmet need for patients with ASCVD and CKD. Further medical education is needed to raise awareness among nephrologists about the role of SI and hsCRP testing.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».