Prevention and treatment of sepsis-induced acute kidney injury: an update
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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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».