Neutrophil Gelatinase-Associated Lipocalin: Ready for Routine Clinical Use? An International Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle