Epidemiology of Septic Acute Kidney Injury
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of sepsis and acute kidney injury (AKI) are increasing in critically ill patients and both portend a higher risk of morbidity and death. Sepsis has consistently been shown to be a key contributing factor for the development of AKI. Numerous observational studies have found septic AKI to be highly common among the critically ill. Septic AKI patients are characterized by important differences in baseline demographics, acuity of illness and treatment intensity when compared with non-septic AKI. In particular, these patients are often older, have a higher prevalence of co-morbid illnesses, and are admitted for medical or emergency surgical indications. These patients show greater aberrancy in vital signs, laboratory parameters and need for vasoactive therapy and/or mechanical ventilation. Delays in initiation of appropriate antimicrobial therapy independently predict development of AKI in septic patients. Both delays to appropriate antimicrobials and initiation of renal support are also associated with higher mortality. Survival to ICU and/or hospital discharge for septic AKI patients is significantly lower when compared to patients with either non-septic AKI or sepsis alone. However, survivors of septic AKI show trends for greater rates of renal recovery and dialysis independence compared with non-septic AKI. The burden of septic AKI continues to increase and remains associated with an unacceptably high attributable morbidity and mortality. Accordingly, there is continued need to understand its epidemiology, not only to guide in management of these patients at the bedside, but also to stimulate advances in understanding its pathophysiology and in therapeutic interventions to potentially mitigate prognosis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».