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Enregistrement W2559948981 · doi:10.1093/ndt/gfw374

Prognostic implications of adding urine output to serum creatinine measurements for staging of acute kidney injury after major surgery: a cohort study

2016· article· en· W2559948981 sur OpenAlexafffundabout
Samuel Quan, Neesh Pannu, Todd Wilson, Chad G. Ball, Zhi Tan, Marcello Tonelli, Brenda R. Hemmelgarn, Elijah Dixon, Matthew T. James

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCreatinineAcute kidney injuryCohortUrineUrine outputCohort studyUrologyRenal functionUrine collection deviceKidneySurgeryIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current guidelines recommend staging acute kidney injury (AKI) according to the serum creatinine (SCr) or urine output (UO) criteria that achieve the highest stage. There is little information about the implications of adding UO to SCr measurements for staging AKI outside intensive care units and after cardiac surgery. METHODS: We performed a cohort study of all adults without end-stage renal disease who underwent major noncardiac surgery between January 2005 and March 2011 in Calgary, AB, Canada. Participants required at least two SCr and UO measurements to be included. We examined the implications of adding UO to SCr to stage AKI based on Kidney Disease: Improving Global Outcomes criteria. Logistic and linear regression models were used to examine the associations between AKI stage and 30-day mortality or hospital length of stay (LOS), respectively. RESULTS: A total of 4229 (17%) surgical patients had sufficient SCr and UO measurements for inclusion in the cohort. The apparent incidence of postoperative AKI substantially increased with the addition of UO to SCr criteria (8.1% with SCr alone versus 64.0% with SCr and UO). Mortality for a given stage of AKI was lower when UO was added to SCr criteria (0.3, 3.2, 1.9 and 3.0% for no AKI and Stages 1, 2 and 3, respectively) versus with SCr alone (1.2, 4.2, 15.4 and 12.8%). However, among participants without AKI based on the SCr criterion, the odds of mortality and mean LOS both significantly increased with lower UO. Models that reclassified AKI stage based on UO in addition SCr criteria had the best discrimination for mortality and LOS. CONCLUSIONS: Adding UO to SCr criteria substantially increases the apparent incidence of AKI on hospital wards and significantly changes the prognostic implications of AKI identification and staging. These measures should not be considered equivalent criteria in AKI staging.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations75
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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