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Enregistrement W2502358193 · doi:10.1186/s13054-016-1424-0

When to start renal replacement therapy in critically ill patients with acute kidney injury: comment on AKIKI and ELAIN

2016· editorial· en· W2502358193 sur OpenAlexafffund
Sean M. Bagshaw, François Lamontagne, Michael Joannidis, Ron Wald

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de SherbrookeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineRenal replacement therapyAcute kidney injuryIntensive care medicineCritically illRandomized controlled trialContext (archaeology)DilemmaClinical trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dilemma of whether and when to start renal replacement therapy among critically ill patients with acute kidney injury in the absence of conventional indications has long been a vexing challenge for clinicians. The lack of high-quality evidence has undoubtedly contributed decisional uncertainty and unnecessary practice variation. Recently, two randomized trials (ELAIN and AKIKI) reported specifically on the issue of the timing of initiation of renal replacement therapy in critically ill patients with acute kidney injury. In this commentary, their fundamental differences in trial design, sample size, and widely discrepant findings are considered in context. While both trials are important contributions towards informing practice on this issue, additional evidence from large multicenter randomized trials is needed.

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)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations37
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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