Timing of initiation of renal replacement therapy for acute kidney injury: a survey of nephrologists and intensivists in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about factors that influence the timing of initiation of renal replacement therapy (RRT) for acute kidney injury (AKI). We sought to better describe these factors for Canadian physicians that prescribe RRT for AKI. METHODS: A web-based survey was conducted of physicians involved in the decision to initiate RRT for critically ill patients in Canada. Participants were asked about the factors that prompt them to initiate RRT for AKI both directly and using scenario-based questions. RESULTS: Surveys completed by 180 physicians at 32 different sites were included for analysis. Serum potassium level and severity of pulmonary edema were the most commonly utilized factors for deciding when RRT should be started. For all clinical and laboratory factors inquired about, there was wide variation in the minimum severity that prompted respondents to indicate that they would initiate RRT. Additional factors that influenced the timing of initiation were the time-of-day that laboratory and clinical results became available, patient age and co-morbidity, responsiveness to a diuretic challenge and the specialty of the prescribing physician. Over 90% of respondents indicated that a randomized controlled trial to assess the optimal timing of initiation of RRT for AKI is ethically justified. CONCLUSIONS: These results provide insight into clinical and laboratory factors that influence the timing of initiation of RRT for AKI and may aid in the design of future trials. While most clinicians consider the degree of hyperkalemia and pulmonary edema in deciding when to initiate RRT for AKI, there is a wide range of clinical practice, uncertainty regarding the optimal timing of initiation and enthusiasm for prospective interventional studies to address this topic.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».