Cystatin C is a biomarker for predicting acute kidney injury in patients with acute-on-chronic liver failure
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate serum cystatin C level as an early biomarker for predicting acute kidney injury (AKI) in patients with acute-on-chronic liver failure (ACLF). METHODS: Fifty-six consecutive patients with hepatitis B virus-related ACLF who had normal serum creatinine (Cr) level (< 1.2 mg/dL in men, or < 1.1 mg/dL in women) were enrolled in the Liver Failure Treatment and Research Center of Beijing 302 Hospital between August 2011 and October 2012. Thirty patients with chronic hepatitis B (CHB) and 30 healthy controls in the same study period were also included. Measurement of serum cystatin C (CysC) was performed by a particle-enhanced immunonephelometry assay using the BN Prospec nephelometer system. The ACLF patients were followed during their hospitalization period. RESULTS: In the ACLF group, serum level of CysC was 1.1 ± 0.4 mg/L, which was significantly higher (P < 0.01) than those in the healthy controls (0.6 ± 0.3 mg/L) and CHB patients (0.7 ± 0.2 mg/L). During the hospitalization period, eight ACLF patients developed AKI. Logistic regression analysis indicated that CysC level was an independent risk factor for AKI development (odds ratio = 1.8; 95%CI: 1.4-2.3, P = 0.021). The cutoff value of serum CysC for prediction of AKI in ACLF patients was 1.21 mg/L. The baseline CysC-based estimated glomerular filtration rate (eGFR(CysC)) was significantly lower than the creatinine-based eGFR (eGFR(CG) and eGFR(MDRD)) in ACLF patients with AKI, suggesting that baseline eGFR(CysC) represented early renal function in ACLF patients while the Cr levels were still within the normal ranges. CONCLUSION: Serum CysC provides early prediction of renal dysfunction in ACLF patients with a normal serum Cr level.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».