First Post-Operative Urinary Kidney Injury Biomarkers and Association with the Duration of AKI in the TRIBE-AKI Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously demonstrated that assessment of the duration of AKI, in addition to magnitude of rise in creatinine alone, adds prognostic information for long-term survival. We evaluated whether post-operative kidney injury biomarkers in urine collected immediately after cardiac surgery associate with duration of serum creatinine elevation. METHODS: We studied 1199 adults undergoing cardiac surgery in a prospective cohort study (TRIBE-AKI) and examined the association between the levels of five urinary biomarkers individually at 0-6 hours after surgery: interleukin-18 (IL-18), neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL), kidney injury molecule-1 (KIM-1), liver fatty acid binding protein (L-FABP) and albumin with duration of serum creatinine-based AKIN criteria for AKI (0 (no AKI), 1-2, 3-6, ≥7 days). RESULTS: Overall, 407 (34%) patients had at least stage 1 AKI, of whom 251 (61.7%) had duration of 1-2 days, 118 (28.9%) had duration 3-6 days, and 38 (9.3%) had duration of ≥7 days. Higher concentrations of all biomarkers (per log increase) were independently associated with a greater odds of a longer duration of AKI; odds ratios and 95% confidence intervals using ordinal logistic regression were the following: IL-18: 1.22, 1.13-1.32; KIM-1: 1.36, 1.21-1.52; albumin 1.20, 1.09-1.32; L-FABP 1.11, 1.04-1.19; NGAL 1.06, 1.00-1.14). AKI duration of 7 days or longer was associated with a 5-fold adjusted risk of mortality at 3 years. CONCLUSIONS: There was an independent dose-response association between urinary levels of injury biomarkers immediately after cardiac surgery and longer duration of AKI. Duration of AKI was also associated with long term mortality. Future studies should explore the potential utility of these urinary kidney injury biomarkers to enrich enrollment of patients at risk for longer duration of AKI into trials of interventions to prevent or treat post-operative AKI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».