Adjudication of etiology of acute kidney injury: experience from the TRIBE-AKI multi-center study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adjudication of patient outcomes is a common practice in medical research and clinical trials. However minimal data exists on the adjudication process in the setting of Acute Kidney Injury (AKI) as well as the ability to judge different etiologies (e.g. Acute Tubular Necrosis (ATN), Pre-renal Azotemia (PRA)). METHODS: We enrolled 475 consecutive patients undergoing cardiac surgery at four sites of the Translational Research Investigating Biomarker Endpoints in AKI (TRIBE-AKI) study. Three expert nephrologists performed independent chart review, utilizing clinical variables and retrospective case report forms with pre intra and post-operative data, and then adjudicated all cases of AKI (n = 67). AKI was defined as a > 50% increase in serum creatinine for baseline (RIFLE Risk). We examined the patterns of AKI diagnoses made by the adjudication panel as well as association of these diagnoses with pre and postoperative kidney injury biomarkers. RESULTS: There was poor agreement across the panel of reviewers with their adjudicated diagnoses being independent of each other (Fleiss' Kappa = 0.046). Based on the agreement of the two out of three reviewers, ATN was the adjudicated diagnosis in 41 cases (61%) while PRA occurred in 13 (19%). Neither serum creatinine or any other biomarker of AKI (urine or serum), was associated with an adjudicated diagnosis of ATN within the first 24 post-operative hours. CONCLUSION: The etiology of AKI after cardiac surgery is probably multi-factorial and pure forms of AKI etiologies, such as ATN and PRA may not exist. Biomarkers did not appear to correlate with the adjudicated etiology of AKI; however the lack of agreement among the adjudicators impacted these results. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov: NCT00774137.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,137 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».