Prevention and treatment of sepsis-induced acute kidney injury: an update
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis-induced acute kidney injury (SAKI) remains an important challenge in critical care medicine. We reviewed current available evidence on prevention and treatment of SAKI with focus on some recent advances and developments. Prevention of SAKI starts with early and ample fluid resuscitation preferentially with crystalloid solutions. Balanced crystalloids have no proven superior benefit. Renal function can be evaluated by measuring lactate clearance rate, renal Doppler, or central venous oxygenation monitoring. Assuring sufficiently high central venous oxygenation most optimally prevents SAKI, especially in the post-operative setting, whereas lactate clearance better assesses mortality risk when SAKI is present. Although the adverse effects of an excessive "kidney afterload" are increasingly recognized, there is actually no consensus regarding an optimal central venous pressure. Noradrenaline is the vasopressor of choice for preventing SAKI. Intra-abdominal hypertension, a potent trigger of AKI in post-operative and trauma patients, should not be neglected in sepsis. Early renal replacement therapy (RRT) is recommended in fluid-overloaded patients' refractory to diuretics but compelling evidence about its usefulness is still lacking. Continuous RRT (CRRT) is advocated, though not sustained by convincing data, as the preferred modality in hemodynamically unstable SAKI. Diuretics should be avoided in the absence of hypervolemia. Antimicrobial dosing during CRRT needs to be thoroughly reconsidered to assure adequate infection control.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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