Marcadores tempranos en el diagnóstico de la enfermedad renal crónica en pacientes diabéticos e hipertensos: Revisión bibliográfica
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease affects 10% of the world's population, with a higher incidence in diabetics and hypertensive patients due to endothelial damage and inflammation. Diagnosis is based on a glomerular filtration rate <60 ml/min/1.73 m² or markers such as albuminuria. Early detection is key, and early biomarkers such as cystatin C, neutrophil lipocalin gelatinase-associated protein, and cell membrane glycoprotein have demonstrated greater sensitivity. This study is a descriptive and analytical analysis, using a systematic review design, and analyzing literature from scientific databases such as PubMed, SciELO, Google Scholar, and Elsevier. Recent articles in Spanish, English, and Portuguese were included, ensuring ethical principles according to the Vancouver Standards. The studies analyzed highlight that microalbuminuria, serum creatinine, and glomerular filtration rate are the main parameters used to diagnose kidney disease in diabetic patients. The study has demonstrated the effectiveness of various biomarkers for the early diagnosis of chronic kidney disease, although albuminuria remains the most widely used marker due to its easy accessibility.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».