Novel biomarkers of AKI: the challenges of progress 'Amid the noise and the haste'
Notice bibliographique
Résumé
The clinical integration of novel biomarkers specific for kidney damage have brought the promise of a new era in our understanding of and care for those patients susceptible to or suffering from acute kidney injury (AKI) and has consistently been viewed as a top research priority. The expectations are clearly high; however, as with many promises, there are often accompanying challenges and a degree of pessimism. In this issue of Nephrology Dialysis Transplantation, Van Massenhove et al. offer their 'Devil's advocacy' view in a narrative review focused on the state of novel biomarkers for the diagnosis of AKI. While AKI biomarkers would appear to clearly have value, in particular for informing on the pathobiology of AKI, the question of how to optimally utilize them remains unresolved. Their performance is influenced by patient case-mix, comorbid illness, inciting kidney injury event, timing of measurement, the specific biomarker being investigated and the selected thresholds for diagnosis, not to mention factors related to study design, methodology and how to best translate to the bedside. The challenge as the field moves forward is to fully and appropriately utilize and interpret information from AKI biomarker studies in order to understand and evaluate how to optimally utilize these novel biomarkers (or panel of biomarkers) in the susceptible patient across a spectrum of clinical settings to improve and better inform our clinical decision-making.
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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 | 0,021 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,066 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».