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Enregistrement W2321777937 · doi:10.1159/000445091

Acute Kidney Injury in Western Countries

2016· review· en· W2321777937 sur OpenAlexaff
Josée Bouchard, Ravindra L. Mehta

Notice bibliographique

RevueKidney Diseases · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesUniversity of California, San Diego
Mots-clésAcute kidney injuryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) is frequent and is associated with poor outcomes, including increased mortality, higher risk of chronic kidney disease, and prolonged hospital lengths of stay. The epidemiology of AKI mainly derives from studies performed in Western high-income countries. More limited data are available from Western low-income and middle-income countries (LMICs) located in Central and South America. SUMMARY: In this review, we summarize the most recent data on the epidemiology of AKI in Western countries, aiming to contrast results from industrialized high-income countries with LMICs. The global picture of AKI in LMICs is not as well characterized as in the USA and Europe. In addition, in some LMICs, the epidemiology of AKI may vary depending on the region and socioeconomic status, which contributes to the difficulty of getting a better portrait of the clinical condition. In low-income regions and tropical countries, AKI is frequently attributed to diarrhea, infections, nephrotoxins, as well as obstetric complications. As opposed to the situation in high-income countries, access to basic care in LMICs is limited by economic constraints, and treatment is often delayed due to late presentation and recognition of the condition, which contribute to worse outcomes. In addition, dialysis is often not available or must be paid by patients, which further restricts its use. KEY MESSAGES: There are great disparities in the epidemiology of AKI between Western high-income countries and Western LMICs. In LMICs, education and training programs should increase the public awareness of AKI and improve preventive and basic treatments to improve AKI outcomes. FACTS FROM EAST AND WEST: (1) More than 90% of the patients recruited in AKI studies using KDIGO-equivalent criteria originate from North America, Europe, or Oceania, although these regions represent less than a fifth of the global population. However, the pooled incidence of AKI in hospitalized patients reaches 20% globally with moderate variance between regions. (2) The lower incidence rates observed in Asian countries (except Japan) may be due to a poorer recognition rate, for instance because of less systematically performed serum creatinine tests. (3) AKI patients in South and Southeastern Asia are younger than in East Asia and Western countries and present with fewer comorbidities. (4) Asian countries (and to a certain extent Latin America) face specific challenges that lead to AKI: nephrotoxicity of traditional herbal and less strictly regulated nonprescription medicines, environmental toxins (snake, bee, and wasp venoms), and tropical infectious diseases (malaria and leptospirosis). A higher incidence and less efficient management of natural disasters (particularly earthquakes) are also causes of AKI that Western countries are less likely to encounter. (5) The incidence of obstetric AKI decreased globally together with an improvement in socioeconomic levels particularly in China and India in the last decades. However, antenatal care and abortion management must be improved to reduce AKI in women, particularly in rural areas. (6) Earlier nephrology referral and better access to peritoneal dialysis should improve the outcome of AKI patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,362 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations50
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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