Incidence, etiology, and significance of acute kidney injury in the early post‐kidney transplant period
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the incidence, causes, and significance of acute kidney injury (AKI) in the early transplant period. This study used a definition as >26 μmol/L increase in creatinine within 48 h or >50% increase over a period >48 h. In 326 adult consecutive recipients of a solitary kidney transplant from 2006 to 2014 followed at this center, 21% developed AKI within the first six months. Most etiologies were CNI toxicity (33%) or unknown (26%), whereas acute rejection accounted for 17% and urinary tract obstruction for 10%. Those with AKI had a significantly lower glomerular filtration rate (GFR) at one-yr post-transplant (adjusted beta coefficient -5.5 mL/min/1.73 m(2) , 95% CI: -10.4, -0.7, p = 0.025) in a multivariable linear regression model. However, the AKI definition missed 6 of 19 episodes of acute rejection and 4 of 10 episodes of urinary tract obstruction. When acute rejection (including those that did not satisfy AKI criteria) was included in the model, other causes of AKI were not significantly associated with GFR at year 1. Although AKI, using current criteria, is likely to be a significant predictor of later outcomes, important causes are missed and the criteria are not sensitive for clinical decision-making.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».