Diuretics in the Management of Acute Kidney Injury: A Multinational Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diuretics are a common intervention in critically ill patients with acute kidney injury (AKI). However, there is no information that describes the practice patterns of diuretic use by clinicians. METHODS: Multinational, multicenter survey of intensive care and nephrology clinicians that utilized an 18-question self-reported questionnaire. RESULTS: The survey generated 331 responses from 16 countries. Academic institutions comprised 77.5%, with the remaining being from metropolitan, regional or private hospitals. The use of furosemide was most common (67.1%), delivered primarily intravenously (71.9%) and by bolus dosing (43.3%). Other diuretics were infrequently used. The majority rated current serum creatinine (73.6%) and urine output (73.4%), blood pressure (59.7%), central venous pressure (65.2%) and risk of toxicity (62.4%) important when deciding on a dose. Pulmonary edema was a prime physiologic indication for diuretic use (86.3%). Diuretic use was also common with rhabdomyolysis (55.6%), major surgery (56%), and cardiogenic shock (56.2%), and sepsis (49.5%). Diuretic use was most commonly given either prior to (57.7%) or during recovery (33.9%) after renal replacement therapy (RRT). Most (76.6%) targeted a diuresis of >or=0.5-1.0 ml/kg/h. The majority did not believe that diuretics could reduce mortality (74.3%), reduce need for (50.8%) or duration of RRT (57.8%) or improve renal recovery (68.2%), however, many stated uncertainty. Most (85.1%) would be willing to participate in a randomized trial (RCT) of diuretics in AKI with 72.4% believing it ethically acceptable to allocate patients to placebo. CONCLUSION: Diuretics are frequently used in AKI. Clinicians are most familiar with furosemide given intravenously and titrated to a physiologic endpoint of urine output. Most clinicians believe an RCT on diuretic use in AKI is justified and ethical. This survey confirms clinical agreement and a need for higher quality evidence on diuretic use in AKI.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».