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Enregistrement W2596640167 · doi:10.1001/jamapediatrics.2017.0020

Acute Kidney Injury in Children With Type 1 Diabetes Hospitalized for Diabetic Ketoacidosis

2017· article· en· W2596640167 sur OpenAlexaffabout
Brenden E. Hursh, Rebecca Ronsley, Nazrul Islam, Cherry Mammen, Constadina Panagiotopoulos

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryDiabetic ketoacidosisKidney diseaseRenal replacement therapyType 1 diabetesType 2 diabetesDiabetes mellitusPediatricsInternal medicineMedical recordCreatinineIntensive care medicineEmergency medicineInsulinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Acute kidney injury (AKI) in children is associated with poor short-term and long-term health outcomes; however, the frequency of AKI in children hospitalized for diabetic ketoacidosis (DKA) has not been previously examined. Objectives: To determine the proportion of children hospitalized for DKA who develop AKI and to identify the associated clinical and biochemical markers of AKI. Design, Setting, and Participants: This medical record review of all DKA admissions from September 1, 2008, through December 31, 2013, was conducted at British Columbia Children's Hospital, the tertiary pediatric hospital in British Columbia, Canada. Children aged 18 years or younger with type 1 diabetes and DKA and with complete medical records available for data analysis were included (n = 165). All data collection occurred between September 8, 2014, and June 26, 2015. Data analysis took place from August 25, 2015, to June 8, 2016. Main Outcomes and Measures: Acute kidney injury was defined using Kidney Disease/Improving Global Outcomes serum creatinine criteria. Multinomial logistic regression was used to identify potential factors associated with AKI. Results: Of the 165 children hospitalized for DKA, 106 (64.2%) developed AKI (AKI stage 1, 37 [34.9%]; AKI stage 2, 48 [45.3%]; and AKI stage 3, 21 [19.8%]). Two children required hemodialysis. In the adjusted multinomial logistic regression model, a serum bicarbonate level less than 10 mEq/L (compared with ≥10 mEq/L) was associated with a 5-fold increase in the odds of severe (stage 2 or 3) AKI (adjusted odds ratio [aOR], 5.22; 95% CI, 1.35-20.22). Each increase of 5 beats/min in initial heart rate was associated with a 22% increase in the odds of severe AKI (aOR, 1.22; 95% CI, 1.07-1.39). Initial corrected sodium level of 145 mEq/L or greater (compared with 135-144 mEq/L) was associated with a 3-fold increase in the odds of mild (stage 1) AKI (aOR, 3.29; 95% CI, 1.25-8.66). There were no cases of mortality in patients with or without AKI. Conclusions and Relevance: This study is the first to date to document that a high proportion of children hospitalized for DKA develop AKI. Acute kidney injury was associated with markers of volume depletion and severe acidosis. Acute kidney injury is concerning because it is associated with increased morbidity and mortality as well as increased risk of chronic renal disease, a finding that is especially relevant among children who are already at risk for diabetic nephropathy. Strategies are needed to improve the diagnosis, management, and follow-up of AKI in children with type 1 diabetes.

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)0,004
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations163
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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