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Enregistrement W2618418166 · doi:10.1093/ndt/gfx143.sp210

SP210THE IMPACT OF OBESITY ON RECOVERY FROM ACUTE KIDNEY INJURY: FEASIBILITY STUDY

2017· article· en· W2618418166 sur OpenAlexaff
Rochelle Blacklock, Kelly Wright, Gerda K. Pot, Satish Jayawardene, Chris McIntyre, Iain C. Macdougall, Helen MacLaughlin

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryObesityIntensive care medicineKidney diseaseKidneyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND AIMS: Acute kidney injury (AKI) is a rapid deterioration in kidney filtration rate or urine output, occurring in over 5% of hospital admission in the UK. AKI is associated with an increased risk of developing chronic kidney disease (CKD), resulting in an irreversible, and often progressive decline in kidney function. Obesity is also a risk factor for the development and worsening of CKD; however, the effect on recovery of kidney function after AKI, and the combined risk of obesity and AKI on subsequent development of CKD is not known. METHODS: A feasibility study was conducted to determine the feasibility of recruitment, retention and data collection procedures for the planned Ob-AKI cohort study in a sample of 100 patients hospitalised with an episode of AKI. Feasibility outcomes were monthly screening and recruitment uptake (more than 15% meeting inclusion criteria recruited), retention at 6 and 12 months (at least 80%), and completeness of data collection. Potential participants were identified by referral and electronic detection of episodes of AKI during their hospital admission, and recruited and consented whilst an inpatient or after discharge. Inclusion criteria were 18-85 years, episode of AKI (KDIGO 2012), and pre AKI creatinine measured within the previous 12 months. RESULTS: Screening and recruitment for a target of 100 patients was completed in 12 months in a single study centre; taking 6 months longer than planned. Electronic identification of AKI was not available for the first 9 months of recruitment. On average, 54 patients were screened each month, 27 added to the recruitment log, 19 were actually eligible and 7.5 consented to participate. 41% of eligible patients consented to participate in the study, far exceeding the feasibility target of 15%. 101 patients were recruited to the study (67M, 34F, mean age 63.5 (±12.6) years and mean BMI 29.9kg/m2 range 18.1 to 54.3kg/m2). 99 patients (98%) attended the baseline study visit (28.3% with stage I AKI, 21.2% stage 2 and 50.5% stage 3). At the baseline study visit, data were 100% complete for height, weight, blood pressure, reason for admission, diabetes and hypertension status, blood sampling and AKI staging including identifying the likely cause and classification as pre-renal renal or post-renal. Urine sampling was 96% complete and waist circumference was measured in 90% of patients. At 6 months, 85% (86/101) of patients remained in the study (7 withdrew, 4 died, 1 too unwell, 2 commenced HD), meeting the feasibility target for retention. CONCLUSIONS: Feasibility for recruitment and retention to a study addressing outcomes jointly associated with BMI and AKI has been demonstrated within a single centre, with a recruitment rate of 41% of eligible patients agreeing to participate in the study, and a high level of data completeness.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,343 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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