MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2144386865 · doi:10.1093/ndt/gfp159

A comparison of observed versus estimated baseline creatinine for determination of RIFLE class in patients with acute kidney injury

2009· article· en· W2144386865 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRifleMedicineCreatinineAcute kidney injuryBaseline (sea)Renal functionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The RIFLE classification scheme for acute kidney injury (AKI) is based on relative changes in serum creatinine (SCr) and on urine output. The SCr criteria, therefore, require a pre-morbid baseline value. When unknown, current recommendations are to estimate a baseline SCr by the MDRD equation. However, the MDRD approach assumes a glomerular filtration rate of approximately 75 mL/min/1.73 m(2). This method has not been validated. METHODS: Data from the Beginning and Ending Supportive Therapy for the Kidney (BEST Kidney) study, a prospective observational study from 54 ICUs in 23 countries of critically ill patients with severe AKI, were analysed. The RIFLE class was determined by using observed (o) pre-morbid and estimated (e) baseline SCr values. Agreement was evaluated by correlation coefficients and Bland-Altman plots. Sensitivity analysis by chronic kidney disease (CKD) status was performed. RESULTS: Seventy-six percent of patients (n = 1327) had a pre-morbid baseline SCr, and 1314 had complete data for evaluation. Forty-six percent had CKD. The median (IQR) values were 97 micromol/L (79-150) for oSCr and 88 micromol/L (71-97) for eSCr. The oSCr and eSCr determined at ICU admission and at study enrolment showed only a modest correlation (r = 0.49, r = 0.39). At ICU admission and study enrolment, eSCr misclassified 18.8% and 11.7% of patients as having AKI compared with oSCr. Exclusion of CKD patients improved the correlation between oSCr and eSCr at ICU admission and study enrolment (r = 0.90, r = 0.84) resulting in 6.6% and 4.0% being misclassified, respectively. CONCLUSIONS: While limited, estimating baseline SCr by the MDRD equation when pre-morbid SCr is unavailable would appear to perform reasonably well for determining the RIFLE categories only if and when pre-morbid GFR was near normal. However, in patients with suspected CKD, the use of MDRD to estimate baseline SCr overestimates the incidence of AKI and should not likely be used. Improved methods to estimate baseline SCr are needed.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,322 · 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