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Enregistrement W2314071996 · doi:10.1097/01.ccm.0000424889.47122.3f

673

2012· article· en· W2314071996 sur OpenAlexaff
Rajit K. Basu, Michael Zappitelli, Hector R. Wong, Derek S. Wheeler, Lakhmir S. Chawla, Stuart L. Goldstein

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryCreatinineInternal medicineReceiver operating characteristicIncidence (geometry)Intensive care unitRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Earlier detection of acute kidney injury (AKI) may expedite therapy and improve outcomes; we examined our previously described empiric concept of Renal Angina (ANG), which identifies children (pts) at-risk for AKI in the pediatric intensive care unit (PICU) (Goldstein, CJASN 2010). Hypothesis: We hypothesized that the presence of ANG determined by the renal angina index (RAI, ANG = RAI > 8), a composite of known AKI risk factors and graded thresholds of early clinical AKI signs (range 1-40), improves prediction of subsequent severe AKI (doubling of serum creatinine from baseline) at 72 hours (72h-AKI) over the absence of ANG (RAI < 8) and that ANG precision would be further improved by inclusion of serum AKI biomarkers neutrophil gelatinase associated lipocalin (NGAL), matrix metalloproteinase-8 (MMP-8), and neutrophil elastase-2 (Ela-2). Methods: A retrospective and prospective observational study of four individual cohorts of PICU pts (C1-C4) from two separate large tertiary institutions. Results: 72h-AKI incidence in C1-C4 was notable (13-21%). ANG presence was high in all four cohorts (15-68%). In C1 (derivation) (147 pts), the area under the receiver operating curve characteristic (AUC-ROC) of RAI for 72h-AKI was 0.73 (95% CI, 0.66-0.79). The negative predictive value (NPV) of ANG for absence of 72h-AKI was 94% (95% CI, 94-98). C2 and C3 were used as validation cohorts. In C2 (retrospective, 108 pts) the AUC-ROC of RAI for 72hr-AKI was 0.81 (95% CI, 0.71-0.91) and the NPV for ANG was 99% (95% CI, 92-100) while in C3 (prospective, 118 pts) the AUC-ROC of RAI for 72hr-AKI was 0.74 (95% CI, 0.59-0.81) and the NPV for ANG was 95% (95% CI, 89-98). Finally, in C4 (215 pts), inclusion of serum biomarkers NGAL, MMP-8, and Ela-2 with RAI improves all of the metrics. The specificity of ANG improves (36% to ~ 60% for each) and, by multiple logistic regression, the AUC-ROC for RAI significantly improved for 72h-AKI (0.80 to 0.84-0.86, p < 0.05 for each). Conclusions: We derived, validated and applied the renal angina construct for AKI prediction and suggest that renal angina enhances predictive precision for AKI, directing biomarker measurements to “rule out” AKI only in pts with renal angina.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5770,463

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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