Predictors of post‐hospitalization recovery of renal function among patients with acute kidney injury requiring dialysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Acute kidney injury (AKI) requiring dialysis complicates 1% of all hospital admissions, and up to 30% of survivors will still require dialysis at hospital discharge. There is a paucity of data to describe the postdischarge outcomes or to guide evidence-based dialysis management of this vulnerable population. METHODS: Single-center, retrospective analysis of 100 consecutive patients with AKI who survived to hospital discharge and required outpatient dialysis. Data collection included baseline characteristics, hospitalization characteristics, and outpatient dialysis treatment variables. Primary outcome was dialysis independence 90 days after discharge. FINDINGS: Overall, 43% of patients recovered adequate renal function to discontinue dialysis, with the majority recovering within 30 days post discharge. Worse baseline renal function was associated with lower likelihood of renal recovery. In the first week postdischarge, patients with subsequent nonrecovery of renal function had greater net fluid removal (5.3 vs. 4.1 L, P = 0.037), higher ultrafiltration rates (6.0 vs. 4.7 mL/kg/h, P = 0.041) and more frequent intradialytic hypotension (24.6% vs. 9.3% with 3 or more episodes, P = 0.049) compared to patients that later recovered. DISCUSSION: A significant proportion of AKI survivors will recover renal function following discharge. Outpatient intradialytic factors may influence subsequent renal function recovery.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».