A proposed algorithm for initiation of renal replacement therapy in adult critically ill patients
Notice bibliographique
Résumé
Critically ill patients whose course is complicated by acute kidney injury often receive renal replacement therapy (RRT). For these patients, initiation of RRT results in a considerable escalation in both the complexity and associated cost of care. While RRT is extensively used in clinical practice, there remains uncertainty about the ideal circumstances of when to initiate RRT and for what indications. The process of deciding when to initiate RRT in critically ill patients is complex and is influenced by numerous factors, including patient-specific and clinician-specific factors and those related to local organizational/logistical issues. Studies have shown marked variation between clinicians, and across institutions and countries. As a consequence, analysis of ideal circumstances under which to initiate RRT is challenging. Recognizing this limitation, we review the available data and propose a clinical algorithm to aid in the decision for RRT initiation in critically ill adult patients. The algorithm incorporates several patient-specific factors, based on evidence when available, that may decisively influence when to initiate RRT. The objective of this algorithm is to provide a starting point to guide clinicians on when to initiate RRT in critically ill adult patients. In addition, the proposed algorithm is intended to provide a foundation for prospective evaluation and the development of a broad consensus on when to initiate RRT in critically ill patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».