MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2133021964 · doi:10.1186/cc10318

Oliguria as predictive biomarker of acute kidney injury in critically ill patients

2011· article· en· W2133021964 sur OpenAlexafffund
John R. Prowle, Allen Yan Lun Liu, Elisa Licari, Sean M. Bagshaw, Moritoki Egi, Michael Haase, Anja Haase‐Fielitz, John A. Kellum, Dinna N. Cruz, Claudio Ronco, Kenji Tsutsui, Shigehiko Uchino, Rinaldo Bellomo

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJikei University School of MedicineUniversity of AlbertaUniversity of PittsburghMonash UniversityAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésMedicineOliguriaCritically illAcute kidney injuryIntensive care medicineBiomarkerPredictive valueCritical illnessInternal medicineRenal function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: During critical illness, oliguria is often used as a biomarker of acute kidney injury (AKI). However, its relationship with the subsequent development of AKI has not been prospectively evaluated. METHODS: We documented urine output and daily serum creatinine concentration in patients admitted for more than 24 hours in seven intensive care units (ICUs) from six countries over a period of two to four weeks. Oliguria was defined by a urine output < 0.5 ml/kg/hr. Data were collected until the occurrence of creatinine-defined AKI (AKI-Cr), designated by RIFLE-Injury class or greater using creatinine criteria (RIFLE-I[Cr]), or until ICU discharge. Episodes of oliguria were classified by longest duration of consecutive oliguria during each day were correlated with new AKI-Cr the next day, examining cut-offs for oliguria of greater than 1,2,3,4,5,6, or 12 hr duration, RESULTS: We studied 239 patients during 723 days. Overall, 32 patients had AKI on ICU admission, while in 23, AKI-Cr developed in ICU. Oliguria of greater than one hour was significantly associated with AKI-Cr the next day. On receiver-operator characteristic area under the curve (ROCAUC) analysis, oliguria showed fair predictive ability for AKI-Cr (ROCAUC = 0.75; CI:0.64-0.85). The presence of 4 hrs or more oliguria provided the best discrimination (sensitivity 52% (0.31-0.73%), specificity 86% (0.84-0.89%), positive likelihood ratio 3.8 (2.2-5.6), P < 0.0001) with negative predictive value of 98% (0.97-0.99). Oliguria preceding AKI-Cr was more likely to be associated with lower blood pressure, higher heart rate and use of vasopressors or inotropes and was more likely to prompt clinical intervention. However, only 30 of 487 individual episodes of oliguria preceded the new occurrence of AKI-Cr the next day. CONCLUSIONS: Oliguria was significantly associated with the occurrence of new AKI-Cr, however oliguria occurred frequently compared to the small number of patients (~10%) developing AKI-Cr in the ICU, so that most episodes of oliguria were not followed by renal injury. Consequently, the occurrence of short periods (1-6 hr) of oliguria lacked utility in discriminating patients with incipient AKI-Cr (positive likelihood ratios of 2-4, with > 10 considered indicative of a useful screening test). However, oliguria accompanied by hemodynamic compromise or increasing vasopressor dose may represent a clinically useful trigger for other early biomarkers of renal injury.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,330 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations251
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCritical CareMême sujetAcute Kidney Injury ResearchTravaux en français237 207