Bidirectional relationships between acute kidney injury and chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Chronic kidney disease (CKD) remains one of the most potent predictors of acute kidney injury (AKI); however, recent epidemiologic studies have demonstrated a complex interplay between these two clinical entities. A growing body of evidence supports a bidirectional relationship: AKI leads to CKD, and the presence of CKD increases the risk of AKI. Additionally, several studies suggest that the presence of underlying CKD does modify the relation between AKI and adverse outcomes. In this article, we will review recent studies supporting the hypothesis that AKI leads to CKD and will explore the role of CKD as an effect modifier for AKI. RECENT FINDINGS: A recent meta-analysis confirms the association between AKI and the development of CKD and end-stage renal disease. Patient survival and renal outcomes after AKI are influenced by the presence of underlying CKD. AKI survivors with complete recovery of renal function remain at elevated risk of developing de-novo CKD, which may influence long-term survival; however, recovery of kidney function after AKI is associated with better long-term survival and renal function. SUMMARY: Recent findings support a strong association between AKI and CKD. There is uncertainty as to whether this relationship is causal. CKD is an effect modifier in AKI.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».