Oliguria, volume overload, and loop diuretics
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury (AKI) is commonly and increasingly encountered in patients with critical illness. In the past, epidemiologic studies have consistently found that oliguria further increases the risk of death from AKI. Compared with patients outside the intensive care unit (ICU), critically ill patients are more likely to have volume overload as a result of impaired solute and water excretion. Recently, broad changes have occurred in ICU practice, such as early goal-directed therapy in sepsis, which may further compound volume overload in the ICU patient with oliguric AKI. Evidence has also emerged to suggest that a positive fluid accumulation in ICU patients can unfavorably affect outcome. Thus, the ICU patient with oliguric AKI presents a dilemma with limited therapeutic options. These would include optimization of systemic hemodynamics, added fluid therapy, administration of loop diuretics, or finally, the initiation of renal replacement therapy. Interestingly, recent survey data and observational studies indicate that a majority of intensivists use loop diuretics, specifically furosemide, at some point during the course of illness in patients with AKI. Paradoxically, loop diuretics have been found in several clinical studies of patients with AKI to be potentially detrimental or, at the least, lack effectiveness for improving clinical outcomes. This contradiction between clinical practice and available evidence would suggest there is equipoise and need for higher-quality evidence to better characterize the role of loop diuretics in ICU patients with 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».