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Enregistrement W2110907763 · doi:10.1186/cc13708

Long-term risk of sepsis among survivors of acute kidney injury

2014· letter· en· W2110907763 sur OpenAlexaff
Edward G. Clark, Sean M. Bagshaw

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSepsisAcute kidney injuryIntensive care medicineRenal replacement therapyPopulationCausality (physics)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many prior studies have shown that, in critically ill patients, acute kidney injury (AKI) commonly occurs in association with sepsis and its presence portends an increased likelihood of poor outcomes. In contrast, few studies have focused specifically on the influence of AKI on the long-term risk of developing sepsis. In a previous issue of Critical Care, a population-based cohort study by Lai and colleagues reported a long-term increased risk of severe sepsis for patients surviving beyond 90 days following hospitalization with an episode of AKI requiring renal replacement therapy. While the pathophysiologic mechanisms that underpin this finding remain to be elucidated and causality cannot be proven, this study suggests that severe AKI confers long-term susceptibility to infection and focuses further attention on the critical importance of long-term surveillance for survivors of severe AKI. Further mechanistic and clinical studies are required to more precisely define the extent and duration of any increased risk of severe sepsis beyond which a need for ongoing renal replacement therapy following AKI might be associated. Nonetheless, this novel study by Lai and colleagues could lead to a number of important new avenues for clinical inquiry, such as whether it might be possible to identify those most susceptible to severe sepsis after AKI and, ultimately, whether such episodes might be preventable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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