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Enregistrement W2142765620 · doi:10.2215/cjn.09430913

Urinary Biomarkers and Progression of AKI in Patients with Cirrhosis

2014· article· en· W2142765620 sur OpenAlexaff
Justin M. Belcher, Guadalupe García–Tsao, Arun J. Sanyal, Heather Thiessen‐Philbrook, Aldo J. Peixoto, Mark A. Perazella, Naheed Ansari, Joseph K. Lim, Steven G. Coca, Chirag R. Parikh

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryInternal medicineAlbuminuriaCirrhosisGastroenterologyLipocalinCreatinineUrinary systemKidney disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: AKI is a common and severe complication in patients with cirrhosis. AKI progression was previously shown to correlate with in-hospital mortality. Therefore, accurately predicting which patients are at highest risk for AKI progression may allow more rapid and targeted treatment. Urinary biomarkers of structural kidney injury associate with AKI progression and mortality in multiple settings of AKI but their prognostic performance in patients with liver cirrhosis is not well known. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: A multicenter, prospective cohort study was conducted at four tertiary care United States medical centers between 2009 and 2011. The study comprised patients with cirrhosis and AKI defined by the AKI Network criteria evaluating structural (neutrophil gelatinase-associated lipocalin, IL-18, kidney injury molecule-1 [KIM-1], liver-type fatty acid-binding protein [L-FABP], and albuminuria) and functional (fractional excretion of sodium [FENa]) urinary biomarkers as predictors of AKI progression and in-hospital mortality. RESULTS: Of 188 patients in the study, 44 (23%) experienced AKI progression alone and 39 (21%) suffered both progression and death during their hospitalization. Neutrophil gelatinase-associated lipocalin, IL-18, KIM-1, L-FABP, and albuminuria were significantly higher in patients with AKI progression and death. These biomarkers were independently associated with this outcome after adjusting for key clinical variables including model of end stage liver disease score, IL-18 (relative risk [RR], 4.09; 95% confidence interval [95% CI], 1.56 to 10.70), KIM-1 (RR, 3.13; 95% CI, 1.20 to 8.17), L-FABP (RR, 3.43; 95% CI, 1.54 to 7.64), and albuminuria (RR, 2.07; 95% CI, 1.05-4.10) per log change. No biomarkers were independently associated with progression without mortality. FENa demonstrated no association with worsening of AKI. When added to a robust clinical model, only IL-18 independently improved risk stratification on a net reclassification index. CONCLUSIONS: Multiple structural biomarkers of kidney injury, but not FENa, are independently associated with progression of AKI and mortality in patients with cirrhosis. Injury marker levels were similar between those without progression and those with progression alone.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations99
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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