Proteinuria and reduced glomerular filtration rate as risk factors for acute kidney injury
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Acute kidney injury (AKI) is a major public health concern, and preexisting kidney disease may be one of the most important risk factors. We review recent epidemiologic evidence supporting baseline proteinuria and reduced glomerular filtration rate as risk factors for AKI. RECENT FINDINGS: In 2008, a case-control study of over 600 000 patients in an integrated healthcare system in California first quantified a graded association between reduced baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR) and risk of dialysis-requiring AKI; it also showed proteinuria as an independent predictor for AKI. In 2010, a cohort study consisting of 1235 adults undergoing coronary artery bypass graft in Taiwan demonstrated that mild and heavy degrees of proteinuria detected by dipstick were associated with increasingly higher odds ratio of postoperative AKI, independent of chronic kidney disease stage. A US cohort study in 2010 of over 11 000 patients determined that elevated urine albumin-to-creatinine ratio (UACR) was an independent risk factor for hospitalizations with AKI; this association started with the submicroalbuminuric range (UACR 11-29 mg/g) and increased stepwise along severity of albuminuria, after adjustment for eGFR. A cohort study in 2010 of over 900 000 adults in Alberta demonstrated increased rates of hospital admissions with AKI for patients with mild and moderate dipstick proteinuria across all values of eGFR. SUMMARY: The presence of baseline proteinuria and reduced baseline eGFR are powerful independent predictors for AKI and should be taken into account in clinical practice to identify high-risk patients for receipt of aggressive preventive measures to reduce risk of AKI.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».