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Enregistrement W1502398485 · doi:10.1159/000313717

Acute Kidney Injury: Classification and Staging

2010· review· en· W1502398485 sur OpenAlexaff
Dinna N. Cruz, Sean M. Bagshaw, Claudio Ronco, Zaccaria Ricci

Notice bibliographique

RevueContributions to nephrology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRifleMedicineAcute kidney injuryIntensive care medicineCreatinineKidney diseaseDiseaseCardiorenal syndromeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It was not until recently that consensus definitions for acute kidney injury (AKI) were proposed and published. The RIFLE (Risk-Injury-Failure-Loss-End-stage renal disease) and AKIN (Acute Kidney Injury Network) classifications were designed in order to be easily understood and applied in a variety of clinical and research settings. Their creation was intended to uniformly establish the presence or absence of the AKI and to give a quantitative idea of the severity of the disease unifying the commonly used parameters of serum creatinine and urine output. Subsequent validation showed that both the presence and severity of AKI, defined using RIFLE/AKIN, correlate well with patient outcome. This review will briefly describe the RIFLE/AKIN consensus definitions, its subsequent revisions and its successful validation and application to clinical research. The potential of extending the use of RIFLE/AKIN to the clinical setting of cardiorenal syndromes is also discussed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,395 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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