Impact of Acute Kidney Injury Following Liver Transplantation On Long-Term Outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence of acute kidney injury (AKI) after orthotopic liver transplantation (OLT) ranges from 17% to 64%. AKI is associated with prolonged hospitalization and increased early mortality. However, the long-term outcomes of AKI on mortality and chronic kidney disease (CKD) remain to be determined. Purpose: In our cohort study, we examined the impact of AKI on long-term patient (pt) survival and on the incidence of stage 4 and 5 CKD. Methods: We studied 491 OLT recipients at a single center between 01/1990 and 08/2012, and pts were followed for up to 20 years. We identified 278 pts (56.6%) with AKI defined as either an increase in serum creatinine (SCr) ≥26.5 μmol/L within 48-hr or elevation in SCr 1.5X above baseline within 7 days (KDIGO criteria). Results: In a multivariable Cox proportional hazards model, survival was worse in pts with AKI (HR: 1.40, 95% CI: 1.03-1.89, p=0.032).Figure: No Caption available.The median survival time was 13.2 yrs for pts with AKI, and 17.9 yrs in pts without AKI. Severe (stage 3) AKI was associated with worse pt survival (HR: 2.29, 95% CI: 1.46-3.58, p=0.001), while AKI stages 1 and 2 were not statistically different. The risk of developing stage 4-5 CKD was also higher in pts with AKI compared to non-AKI pts (17.5% vs. 9.1%) with a HR of 2.00 (95% CI: 1.13-3.59, p=0.020).Figure: No Caption available.Conclusions: Our findings suggest that AKI after OLT is associated with poor longterm outcomes, including worse pt survival and higher incidence of CKD stage 4-5. Strategies to prevent and manage OLT pts with AKI need to be developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».