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Enregistrement W1915200030 · doi:10.5539/gjhs.v8n5p120

Acute Kidney Injury Recognition and Management: A Review of the Literature and Current Evidence

2015· review· en· W1915200030 sur OpenAlexvenueno aff
Syed Raza Shah, Sameer Tunio, Mohammad Hussham Arshad, Zorays Moazzam, Komal Noorani, Anushe Mohsin Feroze, Maham Shafquat, Huma Syed Hussain, Syed Ali Hyder Jeoffrey

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryNephrotoxicitySepsisRenal functionIntensive care medicineRifleKidney diseaseAcute tubular necrosisKidneyMortality rateDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute renal failure is defined as a rapid decrease in the glomerular filtration rate, occurring over a period of hours to days and by the inability of the kidney to regulate fluid and electrolyte homeostasis appropriately. AKI is a catastrophic, life-threatening event in critically ill patients. AKI can be divided into pre-renal injury, intrinsic kidney disease (including vascular insults) and obstructive uropathies. The prognosis of AKI is highly dependent on the underlying cause of the injury. Children who have AKI as a component of multisystem failure have a much higher mortality rate than children with intrinsic renal disease. Treatment of AKI is subjected to risk stratification and ongoing damage control measures, such as patients with sepsis, exposure to nephrotoxic agents, ischemia, bloody diarrhea, or volume loss, could be helped by optimizing the fluid administrations, antibiotics possessing least nephrotoxic potential, blood transfusion where hemoglobin is dangerously low, limiting the use of nephrotoxic agents including radio contrast use, while maximize the nutrition. Acute kidney injury remains a complex disorder with an apparent differentiation in pathology between septic and nonseptic forms of the disease. Although more studies are still required, progress in this area has been steady over the last decade with purposeful international collaboration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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