Biomarker Strategies to Predict Need for Renal Replacement Therapy in Acute Kidney Injury
Notice bibliographique
Résumé
The early detection and diagnosis of acute kidney injury (AKI) with the standardization of novel kidney-injury-specific biomarkers is one of the highest research priorities in nephrology. Accordingly, the majority of studies of novel AKI biomarkers have focused on the early diagnosis of AKI using serum creatinine-based definitions as the gold standard. However, another potential application of kidney-injury-specific biomarkers is for guiding decisions on when to initiate renal replacement therapy (RRT). The purpose of this review is to summarize recent findings concerning some of the more promising AKI biomarkers on their capacity, either alone or integrated with traditional surrogate measures of kidney injury, for early prediction of whether patients will develop severe AKI requiring RRT. Some studies that have examined neutrophil gelatinase-associated lipocalin, cystatin-C, N-acetyl-β-d-glucosaminidase, kidney injury molecule-1, and α(1)-microglobulin, among others, have suggested that these novel biomarkers have the potential to distinguish patients in whom RRT will be needed. This would imply that these biomarkers may be integrated into clinical decision algorithms and could synergistically improve our current ability to predict worsening AKI and need for RRT. However, published studies have many recognized limitations, which preclude our ability to adapt their findings into clinical practice today. While currently available data are not sufficient to conclude that biomarkers should be used routinely for clinical decision making for RRT initiation, additional data may in the future significantly modify the clinical variability for initiation of RRT, and potentially translate into improved outcomes and cost-effectiveness. Finally, we propose a potential approach to future biomarker strategies for RRT initiation, integrating these biomarkers with "traditional" clinical factors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».