The histopathology of septic acute kidney injury: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Sepsis is the most common trigger of acute kidney injury (AKI) in critically ill patients; understanding the structural changes associated with its occurrence is therefore important. Accordingly, we systematically reviewed the literature to assess current knowledge on the histopathology of septic AKI. METHODS: A systematic review of the MEDLINE, EMBASE and CINHAL databases and bibliographies of the retrieved articles was performed for all studies describing kidney histopathology in septic AKI. RESULTS: We found six studies reporting the histopathology of septic AKI for a total of only 184 patients. Among these patients, only 26 (22%) had features suggestive of acute tubular necrosis (ATN). We found four primate studies. In these, seven out of 19 (37%) cases showed features of ATN. We also found 13 rodent studies of septic AKI. In total, 23% showed evidence of ATN. In two additional studies performed in a dog model and a sheep model there was no evidence of ATN on histopathologic examination. Overall, when ATN was absent, studies reported a wide variety of kidney morphologic changes in septic AKI - ranging from normal (in most cases) to marked cortical tubular necrosis. CONCLUSION: There are no consistent renal histopathological changes in human or experimental septic AKI. The majority of studies reported normal histology or only mild, nonspecific changes. ATN was relatively uncommon.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».