Risk factors for acute renal failure: inherent and modifiable risks
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Our purpose is to discuss established risk factors in the development of acute renal failure and briefly overview clinical markers and preventive measures. RECENT FINDINGS: Findings from the literature support the role of older age, diabetes, underlying renal insufficiency, and heart failure as predisposing factors for acute renal failure. Diabetics with baseline renal insufficiency represent the highest risk subgroup. An association between sepsis, hypovolemia, and acute renal failure is clear. Liver failure, rhabdomyolysis, and open-heart surgery (especially valve replacement) are clinical conditions potentially leading to acute renal failure. Increasing evidence shows that intraabdominal hypertension may contribute to the development of acute renal failure. Radiocontrast and antimicrobial agents are the most common causes of nephrotoxic acute renal failure. In terms of prevention, avoiding nephrotoxins when possible is certainly desirable; fluid therapy is an effective prevention measure in certain clinical circumstances. Supporting cardiac output, mean arterial pressure, and renal perfusion pressure are indicated to reduce the risk for acute renal failure. Nonionic, isoosmolar intravenous contrast should be used in high-risk patients. Although urine output and serum creatinine lack sensitivity and specificity in acute renal failure, they remain the most used parameters in clinical practice. SUMMARY: There are identified risk factors of acute renal failure. Because acute renal failure is associated with a worsening outcome, particularly if occurring in critical illness and if severe enough to require renal replacement therapy, preventive measures should be part of appropriate management.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».