Predictors for nephrology outpatient care and recurrence of acute kidney injury (<scp>AKI</scp>) after an in‐hospital <scp>AKI</scp> episode
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury (AKI) is associated with increased long-term risk of end-stage kidney disease (ESKD) and mortality. Nephrology care following discharge from hospital may improve survival through prevention of recurrent AKI events. In this study, we examined the factors that were associated with outpatient nephrology follow-up after the development of AKI on patients who had a nephrology in-hospital consultation and were discharged from McGill University Health Centre between January 1, 2006 and December 31, 2010. The associated factors for AKI-free survival postdischarge were assessed applying multivariate Cox hazard proportional models. Of 170 patients, only 22% of the AKI admissions studied were booked with nephrology follow-up after discharge. The unadjusted hazard ratio (HR) of outpatient nephrology care postdischarge was 1.82 (95% confidence interval [CI] 0.93-3.56) for AKI-free survival postdischarge. The adjusted HR was 2.04 (95% CI 1.01-4.12) when we adjusted for follow-up with other medical clinics, significant stage 4 and stage 5 chronic kidney disease and diabetes status. Patients with less comorbidities and higher serum creatinine on discharge received outpatient nephrology care. Nephrology outpatient care is associated with decreased risk of recurrence of AKI after discharge from hospital.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».