Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The early detection of acute kidney injury may allow for timely preventive or therapeutic measures. This review discusses the role of traditional and novel biomarkers in early acute kidney injury diagnosis. RECENT FINDINGS: Detection of acute kidney injury relies on changes in serum creatinine and urea. These are not ideal and do not reflect genuine injury or real-time changes in kidney function. Several novel biomarkers have emerged for early detection of acute kidney injury. Cystatin C is sensitive to early and mild changes to kidney function. Neutrophril gelatinase-associated lipocalin is expressed early after injury and has value in predicting acute kidney injury after kidney transplant and cardiopulmonary bypass. Interleukin-18 has been detected early in acute kidney injury after kidney transplant, cardiopulmonary bypass and sepsis. Kidney injury molecule-1 is upregulated after ischemic/toxic injury and has the ability to predict the need for renal replacement therapy and mortality. While heterogeneous in their expression, these biomarkers may have value as a sequential 'panel' to aid in detecting, classifying and predicting the clinical course of acute kidney injury. SUMMARY: The early detection of acute kidney injury is a clinical and research priority. Traditional measures may contribute to delayed acute kidney injury diagnosis. Recent biomarkers have promise for earlier detection and for research into novel interventions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».