Renal Recovery after Severe Acute Renal Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited information about renal recovery to independence from renal replacement therapy (RRT) and about factors associated with its occurrence after severe acute renal failure (ARF). METHODS: We conducted a population-based surveillance among all adult residents of the Calgary Health Region surviving ICU admission from May 1, 1999 to April 30, 2002. The primary objective was to determine the rate of and the factors associated with 90-day survival and recovery to independence from RRT in critically ill patients with severe ARF. RESULTS: At 90 days, 96 patients (40%) were alive. Of these, 72% were RRT independent with most (87%) requiring <4 weeks to recover. Prior to RRT, the median (IQR) serum creatinine and mean (SD) serum urea were 395 (252-517) micromol/L and 29.2 (18) mmol/L, respectively. Oliguria was present in 76%. Intermittent hemodialysis was the initial modality in 46% and continuous renal replacement therapy (CRRT) in 54%. By multivariate analysis, male sex (odds ratio (OR) 7.6, 95% CI, 2.2-27, p=0.01) and a diagnosis of septic shock (OR 3.9, 95% CI 1.02-14.5, p=0.05) were associated with an increased odds of recovery. Conversely, a higher Charlson co-morbidity index score (OR 0.71, 95% CI, 0.6-0.85, p=0.04) and a higher pre-RRT serum creatinine (OR 0.20, 95% CI, 0.05-0.80, p=0.02, p=0.02) were associated with reduced odds of recovery. Chronic kidney disease or the initial modality of RRT were not associated with recovery. CONCLUSIONS: The majority of severe ARF patients who survive their acute illness are independent of RRT by 90 days. Male sex and a diagnosis of septic shock are independently associated with recovery while a greater co-morbidity score and a higher serum creatinine prior to RRT are predictive of non-recovery.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».