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Enregistrement W2588894861 · doi:10.1093/ndt/gfw187.03

MP197EARLY MORTALITY ON CONTINUOUS RENAL REPLACEMENT THERAPY (CRRT): THE PRAIRIE CRRT STUDY

2016· article· en· W2588894861 sur OpenAlexaff
Bhanu Prasad, Michelle Urbanski, Erwin Karreman

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRegina Qu'Appelle Health Region
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal replacement therapyIntensive care medicineHemodialysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Aims: Patients with acute kidney injury (AKI) requiring Renal Replacement Therapy (RRT) have an increased short-term and long-term risk of mortality. In most North American ICUs, these patients require continuous renal replacement therapy (CRRT). CRRT is resource intensive and the natural history of patients requiring CRRT in the ICU is poorly understood. Methods: We conducted a prospective cohort study of patients undergoing CRRT for AKI in three ICU’s of the Regina Qu’Appelle Health Region (RQHR). We collected data on demographic, laboratory and clinical measures and followed patients from admission to the ICU to 9 months post discharge in the community. Results: Of the 2634 patients admitted to the ICUs in the study period (April 2013 to September 2014), (2201/2634) 83.6% had no AKI. 269 or 10.2% had stage III AKI. 106/269 (40%) were started on CRRT. Of those on CRRT, 66/106 died in ICU whilst on CRRT. 17/66 (26%) died within 24 hours of initiating therapy. Patients who died within 24 hours had a higher FiO2 (0.8 ± 0.2 vs. 0.6 ±0.2, p: 0.011); higher epinephrine (32.0 ± 29.9 vs. 6.5 ± 9.3, p: 0.005); higher norepinephrine levels (39.4 ± 23.5 vs. 19.6 ± 14.2, p:0. 005); lower pH (7.1 ± 0.2 vs. 7.3 ± 0.1, p: 0.005) when compared to those who survived the first 24 hours of admission.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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