Frequency of and Risk Factors for Acute Kidney Injury Associated With Vancomycin Use in the Pediatric Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Published information evaluating frequency of and risk factors for vancomycin-induced acute kidney injury (AKI) in the pediatric intensive care unit (PICU) population is conflicting. OBJECTIVES: The primary objective was to describe the proportion of our PICU patients who developed AKI with intravenous (IV) vancomycin. The secondary objective was to describe the associated potential risk factors. METHODS: Pediatric patients (0–18 years) who received their first IV vancomycin dose in the PICU were evaluated in this retrospective chart review. AKI was defined based on Pediatric-Modified RIFLE (pRIFLE) criteria. Patient demographics, vancomycin trough concentrations, concomitant nephrotoxins, and estimated creatinine clearance changes were analyzed. RESULTS: Of 265 patients included, the primary outcome of AKI (defined by meeting any pRIFLE criteria) occurred in 62 (23.4%) patients (48 category R, 11 category I, 3 category F). Patients who received vancomycin treatment for = 5 days were more likely to develop AKI (unadjusted odds ratio [uOR]: 2.52; 95% confidence interval [CI]: 1.11–5.73), as were patients with a maximum vancomycin trough level = 20 mg/L (OR: 2.99; 95% CI: 1.54–5.78) and patients on 1 (uOR: 2.29; 95% CI: 1.12–4.66) or more concurrent nephrotoxin (uOR: 3.11; 95% CI: 1.43–6.77). Among nephrotoxins, patients receiving furosemide concomitantly with vancomycin were more likely to develop AKI (uOR: 3.47; 95% CI: 1.92–6.27). After adjustment, only furosemide was a significant predictor of risk of AKI/AKI (adjusted OR: 3.52; 95% CI: 1.88–6.62). The study was limited by its retrospective and observational design, and confounding variables. CONCLUSIONS: Patients who were receiving vancomycin with concurrent furosemide were at highest risk of developing 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 | 0,000 |
| 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 ».