Two‐year follow‐up of patients with septic shock presenting with low <scp>HDL</scp>: the effect upon acute kidney injury, death and estimated glomerular filtration rate
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sepsis is associated with decreased levels of high-density lipoprotein (HDL) cholesterol. HDL has anti-inflammatory properties, and the use of Apo A-I mimetic peptides is associated with renal function improvement in animal models of sepsis. However, it is not known whether decreased HDL level results in impaired renal function in human sepsis. We investigated whether low levels of HDL conferred an increased risk of sepsis-associated acute kidney injury (AKI) or long-term decreased estimated glomerular filtration rate (eGFR) after sepsis. METHODS: ) was measured in plasma samples from 180 patients with septic shock at admission to the Emergency Department (ED). We divided the patients using median HDL as a cut-off value and assessed the frequency of sepsis-associated AKI and long-term decreased eGFR after sepsis. Univariate and multivariate analyses were performed. RESULTS: Patients with low HDL had a significantly greater frequency of KDIGO 2 or 3 sepsis-associated AKI [39/90 (43.3%) vs. 12/90 (13.3%), P < 0.001] and decreased long-term eGFR [24/58 (41.4%) vs. 11/57 (19.3%), P = 0.018] compared to those with high HDL. The adjusted OR for sepsis-associated AKI and decreased eGFR after sepsis in the lower HDL group was 2.80 (95% CI 1.08-7.25, P = 0.033) and 5.45 (95% CI 1.57-18.93, P = 0.008), respectively. CONCLUSION: Low HDL levels during sepsis are associated with increased risk of sepsis-associated AKI, and/or subsequent decreased eGFR. These results suggest that HDL may be involved and/or may be a marker of kidney injury during and after sepsis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».