Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Acute kidney injury (AKI) is a common problem in critically ill patients, with long-term health implications that extend beyond hospital discharge. Though they are at a high risk of adverse events, AKI survivors may not be receiving adequate postdischarge medical attention. This review discusses recently published data regarding health outcomes after AKI, the current state of post-AKI care, and potential opportunities to improve outpatient care after AKI. RECENT FINDINGS: In addition to predisposing to de-novo chronic kidney disease or an exacerbation of previously existing chronic kidney disease, a prior episode of AKI has been linked to subsequent cardiac events, cerebrovascular events, and the need for hospital readmission. Despite this, a population-wide study in Ontario showed that only 40% of patients surviving an episode of dialysis-requiring AKI visited a nephrologist within 90 days of hospital discharge. This care gap is important since outpatient contact with a nephrologist during this critical period was associated with enhanced survival. SUMMARY: AKI is associated with a number of long-term health effects, and new strategies may be needed to address this emerging public health issue. An ambulatory program dedicated to the postdischarge care of AKI survivors may confer a variety of benefits. Future research is needed to evaluate this model of care.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».