Transient azotaemia is associated with a high risk of death in hospitalized patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are no suitably powered epidemiological studies of 'transient azotaemia' (TA). The objective of this study was to describe the epidemiology of TA and its independent association with hospital mortality. We hypothesized that TA would be associated with an independent increase in the risk of death. METHODS: We retrospectively studied all patients admitted to a university-affiliated hospital in Australia between January 2000 and December 2002. Patients were excluded if they were <15 years old, were on chronic dialysis, had kidney transplant or if their length of hospital stay was <24 hours. We defined TA as rapidly recovering acute kidney injury (AKI) (return to no-AKI risk, injury, failure, loss, end stage (RIFLE) class within 72 hours of onset). We performed descriptive and comparative statistical analysis of data. The primary outcome of the study was the association between TA and hospital mortality in multivariate logistic regression analysis. RESULTS: Among 20 126 study patients, 3641 (18.1%) had AKI according to the RIFLE criteria and 1600 had AKI, which recovered during their hospital stay. Recovery of AKI occurred most commonly within 1 day after diagnosis (37.7%, n = 603). Furthermore, 1172 patients (73.3%) who recovered from AKI did so within 3 days (TA). After correcting for confounding factors, compared with patients without AKI, patients with TA had a significantly higher odds ratio for hospital mortality (2.26; 95% confidence interval: 1.85-2.76). CONCLUSIONS: Transient azotaemia is common in hospital patients, represents close to a third of all cases of AKI and is independently associated with a significantly higher risk of death.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».