Ascertainment and Epidemiology of Acute Kidney Injury Varies with Definition Interpretation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Differences in defining acute kidney injury (AKI) may impact incidence ascertainment. We assessed the effects of different AKI definition interpretation methods on epidemiology ascertainment. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Two groups were studied at Texas Children's Hospital, Houston, Texas: 150 critically ill children (prospective) and 254 noncritically ill, hospitalized children receiving aminoglycosides (retrospective). SCr was collected for 14 d in the prospective study and 21 d in the retrospective study. Children with known baseline serum creatinine (bSCr) were classified by the pediatric Risk, Injury, Failure, Loss, End-Stage Kidney Disease (pRIFLE) AKI definition using SCr change (pRIFLE(DeltaSCr)), estimated creatinine clearance (eCCl) change (pRIFLE(DeltaCCl)), and the Acute Kidney Injury Network (AKIN) definition. In subjects without known bSCr, bSCR was estimated as eCCl = 100 (eCCl(100)) and 120 ml/min per 1.73 m(2) (eCCl(120)), admission SCr (AdmSCr) and lower/upper normative values (NormsMin, NormsMax). The differential impact of each AKI definition interpretation on incidence estimation and severity distribution was evaluated. RESULTS: pRIFLE(DeltaSCr) and AKIN led to identical AKI distributions. pRIFLE(DeltaCCl) resulted in 14.5% (critically ill) and 11% (noncritical) more patients diagnosed with AKI compared to other methods (P 0.05). Different bSCr estimates led to differences in AKI incidence, from 12% (AdmSCr) to 87.8% (NormsMin) (P 0.05) in the critically ill group and from 4.6% (eCCl(100)) to 43.1% (NormsMin) (P 0.05) in the noncritical group. CONCLUSIONS: AKI definition variation causes interstudy heterogeneity. AKI definition should be standardized so that results can be compared across studies.
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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 | 0,068 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».