Acute Kidney Injury: Preclinical Innovations, Challenges, and Opportunities for Translation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) is a clinically important condition that has attracted a great deal of interest from the biomedical research community. However, acute kidney injury AKI research findings have yet to be translated into significant changes in clinical practice. OBJECTIVE: This article reviews many of the preclinical innovations in acute kidney injury AKI treatment, and explores challenges and opportunities to translate these finding into clinical practice. SOURCES OF INFORMATION: MEDLINE, ISI Web of Science. FINDINGS: This paper details areas in biomedical research where translation of pre-clinical findings into clinical trials is ongoing, or nearing a point where trial design is warranted. Further, the paper examines ways that best practice in the management of AKI can reach a broader proportion of the patient population experiencing this condition. LIMITATIONS: This review highlights pertinent literature from the perspective of the research interests of the authors for new translational work in AKI. As such, it does not represent a systematic review of all of the AKI literature. IMPLICATIONS: Translation of findings from biomedical research into AKI therapy presents several challenges. These may be partly overcome by targeting populations for interventional trials where the likelihood of AKI is very high, and readily predictable. Further, specific clinics to follow-up with patients after AKI events hold promise to provide best practice in care, and to translate therapies into treatment for the broadest possible patient populations.
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 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 | 0,037 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».