Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) is a common complication of advanced cirrhosis. Type 1 hepatorenal syndrome is the best-known and most severe form of AKI, and it has a precise definition and a set of specific diagnostic criteria. More recently, it has become recognized that milder degrees of renal dysfunction also have a negative impact on patient outcome in various patient populations. Key Messages: Several definitions and criteria for staging the severity of AKI have been proposed, including the RIFLE (Risk, Injury, Failure, Loss of Function and End-Stage Renal Disease) group, the Acute Kidney Injury Network (AKIN), and the Kidney Disease: Improving Global Outcome (KDIGO) group. All of them incorporate some changes of serum creatinine and urine output in the definition and staging of AKI. The hepatology community has mostly embraced the AKIN diagnostic and staging criteria and has applied them in the prognostication of patients with advanced cirrhosis. However, the AKIN criteria have not been strictly applied in all studies on cirrhosis. This is partly related to the fact that changes in urine output are difficult to assess in advanced cirrhosis, and partly related to the difficulty in defining the baseline serum creatinine from which the change in serum creatinine is calculated. This has led to some confusion in the interpretation of results of the various studies on AKI in cirrhosis. More recently, some investigators have suggested incorporating the AKIN criteria with setting a lower limit of serum creatinine of 1.5 mg/dl in determining the diagnosis and prognosis of AKI in cirrhosis. CONCLUSIONS: This is an ongoing debate as to how best to define AKI in cirrhosis. In the near future there should be prospective clinical trials that will clarify which diagnostic and staging criteria of AKI will best serve the cirrhotic population.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».