Timing of Renal Replacement Therapy in Acute Kidney Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Renal replacement therapy (RRT) is commonly and increasingly utilized in critically ill patients with severe acute kidney injury (AKI). The issue of when to start RRT in a critically ill patient with AKI has long troubled clinicians. SUMMARY: Currently, there is a paucity of high-quality evidence to guide clinician decision-making on the optimal time to start RRT. This lack of evidence has translated into wide variation in treatment patterns and practices. In patients developing life-threatening complications of AKI, the decision to start RRT is largely indisputable; however, in the absence of such complications, the optimal thresholds to start RRT that translates into improved outcomes for patients are unknown. Available evidence from observational studies and clinical trials have considerable limitations for translation to clinical practice due to their retrospective, post hoc secondary design, their small sample sizes, heterogeneity in study populations and illness severity, variation in the definitions of AKI and in the timing of or thresholds for starting RRT and the risk of residual confounding and bias related to the association between the timing of RRT and outcome. KEY MESSAGES: Several large randomized trials are planned or ongoing, and the results of these trials will greatly inform best clinical practice and will help reduce unnecessary variation in the practice of RRT prescription. For now, the decision on the appropriate time to start RRT is naturally complex, integrating numerous variables, and should largely be individualized.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».