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Enregistrement W2333275707 · doi:10.1097/01.ccm.0000424692.81584.71

474

2012· article· en· W2333275707 sur OpenAlexaff
Morgan Slater, Andrea Gruneir, Paula A. Rochon, Andrew Howard, Gideon Koren, Christopher S. Parshuram

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRifleAcute kidney injuryCreatinineRenal functionIncidence (geometry)Intensive care unitUrineIntensive careIntensive care medicineInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Acute kidney injury (AKI) is a common adverse event in hospitalized patients, associated with increased mortality, length of stay, and resource utilization. Rates of AKI in paediatric populations, based on the RIFLE criteria, which uses changes in glomerular filtration rate (GFR) and urine output to classify AKI severity, vary in the literature. These variations can significantly affect the estimated incidence of AKI. Hypothesis: We aimed to quantify the incidence of AKI within a large, academic paediatric intensive care unit (ICU). Methods: All children admitted to The Hospital for Sick Children’s Critical Care Unit between January 2006 and June 2009 were studied, excluding readmissions to the ICU, newborns, patients with short ICU stays (<6 hours), preexisting renal failure, and those with no creatinine and urine output measurements in the ICU. AKI severity was assessed according to the RIFLE criteria (None, ‘Risk’, ‘Injury’ or ‘Failure’) using both the full criteria (changes in both serum creatinine and urine output) and the GFR criteria alone. Descriptive statistics of patient outcomes were reported for both outcome definitions. Results: During the study period, 3,865 patients (56.0% male; median age 4.4 years, IQR 11.1) met the inclusion criteria. 915 patients (23.7%) experienced AKI (maximum severity: 66.0% ‘Risk’, 27.5% ‘Injury’, 6.5% ‘Failure’). 164 patients (17.9%) met both the GFR and urine output criteria, while 22.3% (n=204) experienced only an increase in serum creatinine and 59.8% (n=547) had declining urine output. Based solely on creatinine, the incidence of AKI was 9.5% (n=368; maximum severity: 59.5% ‘Risk’, 29.4% ‘Injury’, 11.1% ‘Failure’). The median ICU length of stay (LOS) for patients with RIFLE-defined AKI was 1 day (IQR=1); based creatinine alone, this increased to 8 days (IQR=11). ICU mortality was 7.2% (95% CI: 5.6–9.1%) for RIFLE-based AKI and 10.6% (95% CI: 7.7–14.2%) using creatinine alone. Conclusions: The RIFLE criteria are inconsistently applied in the literature. Defining AKI solely by creatinine changes may drastically underestimate the incidence of AKI. This definition of AKI also results in higher ICU LOS and mortality, implying that it captures more severe illness.

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)0,003
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 enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6120,465

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,376 · 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
Résumé présentoui

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