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Enregistrement W2171499302 · doi:10.1159/000360689

Neutrophil Gelatinase-Associated Lipocalin: Ready for Routine Clinical Use? An International Perspective

2014· review· en· W2171499302 sur OpenAlexaff
Claudio Ronco, Matthieu Legrand, Stuart L. Goldstein, Mina Hur, Nam K. Tran, E. C. Howell, Vincenzo Cantaluppi, Dinna N. Cruz, Kevin Damman, Sean M. Bagshaw, Salvatore Di Somma, Andrew Lewington

Notice bibliographique

RevueBlood Purification · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryIntensive care medicineRenal replacement therapyBiomarkerIntensive care unitKidney diseaseNephrologyRenal functionSepsisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute kidney injury (AKI) remains a challenge in terms of diagnosis and classification, its morbidity and mortality remaining high in the face of improving clinical protocols. Current clinical criteria use serum creatinine (sCr) and urine output to classify patients. Ongoing research has identified novel biomarkers that may improve the speed and accuracy of patient evaluation and prognostication, yet the route from basic science to clinical practice remains poorly paved. International evidence supporting the use of plasma neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) as a valuable biomarker of AKI and chronic kidney disease (CKD) for a number of clinical scenarios was presented at the 31st International Vicenza Course on Critical Care Nephrology, and these data are detailed in this review. NGAL was shown to be highly useful alongside sCr, urinary output, and other biomarkers in assessing kidney injury; in patient stratification and continuous renal replacement therapy (CRRT) selection in paediatric AKI; in assessing kidney injury in conjunction with sCr in sepsis; in guiding resuscitation protocols in conjunction with brain natriuretic peptide in burn patients; as an early biomarker of delayed graft function and calcineurin inhibitor nephrotoxicity in kidney transplantation from extended criteria donors; as a biomarker of cardiovascular disease and heart failure, and in guiding CRRT selection in the intensive care unit and emergency department. While some applications require further clarification by way of larger randomised controlled trials, NGAL nevertheless demonstrates promise as an independent biological marker with the potential to improve earlier diagnosis and better assessment of risk groups in AKI and CKD. This is a critical element in formulating quick and accurate decisions for individual patients, both in acute scenarios and in long-term care, in order to improve patient prognostics and outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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