Acute Kidney Injury following Unselected Emergency Admission: Role of the Inflammatory Response, Medication and Co-Morbidity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Acute kidney injury (AKI) following admission to hospital is associated with increased mortality, morbidity and length of stay. Factors that predispose patients to AKI frequently co-exist. The precise description of their representation in unselected admissions could help define mechanistic inter-relationships and optimise risk stratification strategies. Our aim was therefore to define precisely, using electronically available data, the variables that are associated with AKI. METHODS: A cohort study of 112,987 emergency admissions to an urban academic medical centre between 2006 and 2010 was performed. Post-admission AKI was defined using KDIGO aligned, proportionate changes in serum creatinine, denominated by the first measured. AKI correlated with co-morbidities, medications received and the C-reactive protein concentration (CRP). RESULTS: The relationship between post-admission AKI and putative risk factors was defined in univariate and multivariate analyses. Inclusion of CRP in multivariate analyses significantly reduced the strength of association between some co-variables such as radiological contrast and gentamicin administration but not others. CONCLUSION: The effect of CRP in these analyses supports the role of systemic inflammation in susceptibility to post-admission AKI. It accounts for the greater part of univariate associations between AKI and some nephrotoxic agents, placing the risk attributable to their use in context. Quantification of the systemic inflammatory response may have utility in AKI risk stratification, integrating various determinants of susceptibility.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».