Pathophysiology of septic acute kidney injury: What do we really know?
Notice bibliographique
Résumé
Septic acute kidney injury accounts for close to 50% of all cases of acute kidney injury in the intensive care unit and, in its various forms, affects between 15% and 20% of intensive care unit patients. However, there is little we really know about its pathophysiology. Although hemodynamic factors might play a role in the loss of glomerular filtration rate, they may not act through the induction of renal ischemia. Septic acute renal failure may, at least in patients with a hyperdynamic circulation, represent a unique form of acute renal failure: hyperemic acute renal failure. Measurements of renal blood flow in septic humans are now needed to resolve this pivotal pathophysiological question. Whatever may happen to renal blood flow during septic acute kidney injury in humans, the evidence available suggests that urinalysis fails to provide useful diagnostic or prognostic information in this setting. In addition, nonhemodynamic mechanisms of cell injury are likely to be at work. These mechanisms are likely due to a combination of immunologic, toxic, and inflammatory factors that may affect the microvasculature and the tubular cells. Among these mechanisms, apoptosis may turn out to be important. It is possible that, as evidence accumulates, the paradigms currently used to explain acute renal failure in sepsis will shift from ischemia and vasoconstriction to hyperemia and vasodilation and from acute tubular necrosis to acute tubular apoptosis or simply tubular cell dysfunction or exfoliation. If this were to happen, our therapeutic approaches would also be profoundly altered.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».