Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review will summarize and discuss the role of cystatin C in the diagnosis of acute kidney injury. RECENT FINDINGS: Cystatin C is easily measured and has the characteristics of an ideal marker of kidney function. Data suggest that cystatin C is modified by age, sex, muscle mass, obesity, smoking status, thyroid function, inflammation, and malignancy. These factors suggest the need for age-specific and sex-specific reference standards. Cystatin C-based glomerular filtration rate estimates may perform better than creatinine in selected patient populations (elderly, children, transplantation, cirrhosis, malnourished). Cystatin C has been evaluated for the early diagnosis of acute kidney injury (AKI) in several populations. Serum cystatin C has value for the diagnosis of acute kidney injury; however, it has often performed similarly to creatinine. Urinary cystatin C has potential as an early marker. SUMMARY: Cystatin C is an accurate biomarker for the early detection of AKI, and may, in selected populations, be superior to creatinine; however, data have been inconsistent. It also has reasonable discrimination for important outcomes such as death and renal replacement therapy (RRT). Additional studies are needed that focus on the cost-effectiveness of earlier detection of AKI with cystatin C compared with creatinine, and whether these biomarkers have complementary value.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».