Major comorbid disease processes associated with increased incidence of acute kidney injury
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury (AKI) is commonly seen amongst critically ill and hospitalized patients. Individuals with certain co-morbid diseases have an increased risk of developing AKI. Thus, recognizing the co-morbidities that predispose patients to AKI is important in AKI prevention and treatment. Some of the most common co-morbid disease processes that increase the risk of AKI are diabetes, cancer, cardiac surgery and human immunodeficiency virus (HIV) acquired immune deficiency syndrome (AIDS). This review article identifies the increased risk of acquiring AKI with given co-morbid diseases. Furthermore, the pathophysiological mechanisms underlying AKI in relation to co-morbid diseases are discussed to understand how the risk of acquiring AKI is increased. This paper reviews the effects of various co-morbid diseases including: Diabetes, cancer, cardiovascular disease and HIV AIDS, which all exhibit a significant increased risk of developing AKI. Amongst these co-morbid diseases, inflammation, the use of nephrotoxic agents, and hypoperfusion to the kidneys have been shown to be major pathological processes that predisposes individuals to AKI. The pathogenesis of kidney injury is complex, however, effective treatment of the co-morbid disease processes may reduce its risk. Therefore, improved management of co-morbid diseases may prevent some of the underlying pathology that contributes to the increased risk of developing AKI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».