A Framework and Key Research Questions in AKI Diagnosis and Staging in Different Environments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Acute Kidney Injury (AKI) is common worldwide, and associated with significant morbidity, mortality, and resource utilization. The RIFLE system of staging AKI correlates with survival in AKI in several settings. A similar AKI definition and staging system that also incorporates lesser degrees of serum creatinine elevation was proposed at the inaugural Acute Kidney Injury Network (AKIN) meeting in 2005. At the Second AKIN meeting in Vancouver, Canada in September 2006, our group developed a research agenda that would test the utility of these diagnostic and staging criteria to predict patient outcomes in a variety of clinical settings and patient groups. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS & MEASUREMENTS: Three-day, international, consensus conference. A multidisciplinary stakeholder committee was divided into work groups. Recommendations for clinical practice and for future research were developed by the committee as an iterative process. This procedure consisted of a literature review phase and focus group interactions with presentations to the entire committee. RESULTS: We first proposed a conceptual framework of disease that describes a series of AKI stages, antecedents and outcomes, and allows a description of research recommendations based on transition between AKI stages. We further proposed methods for testing of the definition and development of research questions to establish the utility of new biomarkers for the diagnosis and staging of AKI and associated illnesses. CONCLUSIONS: Retrospective studies should be conducted to initiate the process of validating the AKIN definition of AKI, followed by comprehensive prospective studies that incorporate sampling for emerging AKI biomarkers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».