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Enregistrement W2365643244 · doi:10.2215/cjn.09450915

Risk of Hospital-Acquired Complications in Patients with Chronic Kidney Disease

2016· article· en· W2365643244 sur OpenAlexafffundabout
Babak Bohlouli, Marcello Tonelli, Terri Jackson, Brenda Hemmelgam, Scott Klarenbach

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesGovernment of AlbertaAlberta Health Services
Mots-clésMedicineKidney diseaseOdds ratioInternal medicineRenal functionConfidence intervalProteinuriaCohortPopulationCohort studyIntensive care medicineKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Unintended injuries or complications in hospitalized patients are common, potentially preventable, and associated with adverse consequences, including greater mortality and health care costs. Patients with CKD may be at higher risk of hospital-acquired complications (HACs). DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Adults from a population-based cohort (Alberta Kidney Disease Network) who were hospitalized from April 1, 2003, to March 31, 2008, made up the study cohort. Kidney function was defined using outpatient eGFR and proteinuria (protein-to-creatinine ratio or dipstick) in the year before index hospitalization. Comorbid conditions were identified using validated algorithms applied to administrative data. A specific diagnostic indicator was used to identify HACs. Complications were classified into clinically homogeneous groups and subclassified as potentially preventable (p-HACs) or always preventable (a-HACs). Multivariable logistic regressions models were used to examine the association of CKD with HACs, accounting for confounders. RESULTS: Of 536,549 patients, 8.5% had CKD; those with CKD were older and more likely to be admitted for circulatory system diseases than those without CKD. In fully adjusted models, the odds ratio (OR) of any hospital complication in patients with CKD (reference: no CKD) was 1.19 (95% confidence interval [95% CI], 1.18 to 1.26); there was a graded relation between the risk of HACs and CKD severity, with an OR of 1.81 (95% CI, 1.51 to 2.17) in those with the most severe CKD (eGFR, 15-29 ml/min per 1.73 m(2) and proteinuria, >30 mg/mmol). Findings were similar for p-HACs (OR, 1.20 [95% CI, 1.16 to 1.24] and 1.78 [95% CI, 1.43 to 2.11], respectively). The a-HACs had similar point estimates. CONCLUSIONS: The presence of CKD and its severity are associated with a higher risk of HACs, including those considered preventable. Targeted strategies to reduce complications in patients with CKD admitted to the hospital should be considered.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations33
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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