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Enregistrement W2461565061 · doi:10.1097/ccm.0000000000001827

Urinary Tissue Inhibitor of Metalloproteinase-2 and Insulin-Like Growth Factor-Binding Protein 7 for Risk Stratification of Acute Kidney Injury in Patients With Sepsis

2016· article· en· W2461565061 sur OpenAlexaff
Patrick M. Honoré, H. Bryant Nguyen, Michelle N. Gong, Lakhmir S. Chawla, Sean M. Bagshaw, Antonio Artigas, Jing Shi, Olivier Joannès-Boyau, Jean‐Louis Vincent, John A. Kellum

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCytoSorbents EuropeNational Institutes of HealthGrifolsAstute MedicalAlereGeorge Washington UniversityLa Jolla Pharmaceutical CompanyPfizer
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryTissue inhibitor of metalloproteinaseSepsisBiomarkerKidney diseaseInternal medicinePopulationInsulin-like growth factor-binding proteinInsulin-like growth factorKidneyGastroenterologyEndocrinologyGrowth factorMatrix metalloproteinaseBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine the performance of the urinary biomarker panel tissue inhibitor of metalloproteinase-2 and insulin-like growth factor-binding protein 7 in patients with sepsis at ICU admission. To investigate the effect of nonrenal organ dysfunction on tissue inhibitor of metalloproteinase-2 and insulin-like growth factor-binding protein 7 in this population. METHOD: In this ancillary analysis, we included patients with sepsis who were enrolled in either of two trials including 39 ICUs across Europe and North America. The primary endpoint was moderate-severe acute kidney injury (equivalent to Kidney Disease Improving Global Outcome stage 2-3) within 12 hours of enrollment. We assessed biomarker performance by calculating the area under the receiver operating characteristic curve, sensitivity, specificity, and negative and positive predictive values at three cutoffs: 0.3, 1.0, and 2.0 (ng/mL)/1,000. We also calculated nonrenal Sequential Organ Failure Assessment scores for each patient on enrollment and compared tissue inhibitor of metalloproteinase-2 and insulin-like growth factor-binding protein 7 results in patients with and without acute kidney injury and across nonrenal Sequential Organ Failure Assessment scores. Finally, we constructed a clinical model for acute kidney injury in this population and compared the performance of the model with and without tissue inhibitor of metalloproteinase-2 and insulin-like growth factor-binding protein 7. RESULTS: We included 232 patients in the analysis and 40 (17%) developed acute kidney injury. We observed significantly higher urine tissue inhibitor of metalloproteinase-2 and insulin-like growth factor-binding protein 7 in patients with acute kidney injury than without acute kidney injury in both patients with low and high nonrenal Sequential Organ Failure Assessment scores (p < 0.001). The area under the receiver operating characteristic curve (95% CI) of tissue inhibitor of metalloproteinase-2 and insulin-like growth factor-binding protein 7 was 0.84 (0.73-0.92) and 0.85 (0.76-0.94), in low and high nonrenal Sequential Organ Failure Assessment score subgroups. Performance of the tissue inhibitor of metalloproteinase-2 and insulin-like growth factor-binding protein 7 test was not modified by nonrenal Sequential Organ Failure Assessment (p = 0.70). In multivariate analysis, the addition of tissue inhibitor of metalloproteinase-2 and insulin-like growth factor-binding protein 7 significantly improved the performance of a clinical model for predicting acute kidney injury (p = 0.015). CONCLUSION: Urinary tissue inhibitor of metalloproteinase-2 and insulin-like growth factor-binding protein 7 accurately predicts acute kidney injury in septic patients with or without other organ failures.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations124
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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