A systematic review of urinary findings in experimental septic acute renal failure*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In experimental septic acute renal failure, urinary analysis is used to help diagnose and classify renal injury. However, the scientific basis for such use has not been systematically evaluated. Thus, we appraised the value of common urinary findings for the diagnosis and classification of experimental septic acute renal failure. DESIGN: Systematic review. SETTING: Academic medical center and university-based research laboratory. SUBJECTS: Experimental studies describing urinary biochemistry, derived indexes, and microscopy in septic acute renal failure. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Twenty-seven articles fulfilled all inclusion criteria. Due to heterogeneity, no formal quantitative analysis was possible. The methods for induction of sepsis and models were variable. The urinary sodium, fractional excretion of sodium, and urine osmolality were reported in only four (15%), 21 (78%), and seven (26%) studies, respectively. The fractional excretion of sodium exhibited a decrease, no change, or an increase from baseline in 11 (52%), five (24%), and five (24%) studies, respectively. The urine osmolality decreased from baseline in all endotoxin-induced models but showed an early transient increase in six (22%) studies of cecal-ligation perforation. Proteinuria or urinary enzymuria was reported in only seven (26%) studies. Urinary microscopy was described in one study. Only ten studies (37%) simultaneously reported on histopathology. In all these studies, histology either was normal or showed minor ultrastructural changes on electron microscopy. CONCLUSIONS: No conclusions are possible on how several urinary tests perform in diagnosing or classifying acute renal failure or in predicting the presence of acute tubular necrosis in experimental sepsis. Additional research is necessary to define the diagnostic and prognostic value of urinalysis in experimental sepsis.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».