Acute Kidney Injury Recognition and Management: A Review of the Literature and Current Evidence
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».