Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury remains a serious clinical problem for intensive care unit patients, and its incidence is rising. The detection and diagnosis of acute kidney injury in the intensive care unit currently require use of conventional markers of kidney function, specifically, serum creatinine and urea levels and, less frequently, other urinary tests. These conventional markers are familiar to clinicians and have long been used at the bedside. However, these markers are clearly not ideal, each has limitations, and none reflect real-time changes in glomerular filtration rate or a genuine acute injurious process to the kidney. More importantly, these conventional markers can contribute to delays in recognition of acute kidney injury and, hence, delays to appropriate supportive and therapeutic interventions. The early detection and diagnosis of acute kidney injury should be a clinical priority. A diagnostic test or panel of tests that are capable of evaluating aspects both of kidney function and acute injury are desperately needed in critical care nephrology. Cystatin C has been shown superior to conventional markers and may assume a greater role in intensive care unit patients for detecting both early changes in glomerular filtration rate and evidence of acute injury. Other newly characterized markers of kidney function or acute injury have the potential to revolutionized the field of critical care nephrology and greatly improve the supportive and therapeutic management of intensive care unit patients with acute kidney injury.
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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 | 0,000 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».