The Role of Urinary Neutrophil Gelatinase-Associated Lipocalin in Predicting Acute Kidney Dysfunction in Patients With Liver Cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early detection of acute kidney dysfunction (AKD) in cirrhotic patients is crucial. Urinary neutrophil gelatinase-associated lipocalin (uNGAL) has been identified as an early marker of AKD. The aim of the study was to evaluate serial uNGAL as a marker and predictor of AKD in liver cirrhosis patients. METHODS: Serial uNGAL and serum creatinine (sCr) levels were measured daily during the first 6 days of admission. Furthermore, sCr levels and the estimated glomerular filtration rate (eGFR) were measured after 3 - 6 weeks. The uNGAL levels in patients with and without abnormal sCr were compared. RESULTS: Fifty-seven consecutive cirrhotic patients were enrolled in the study. Eight of 14 patients (57%) who developed abnormal uNGAL level also had abnormal sCr level (odds ratio (OR) = 3.4, 95% CI: 0.99 - 12.03, P = 0.05). After 6 weeks, 41% of patients exhibited an abnormal uNGAL level and abnormal sCr (OR = 6.7, 95% CI: 1.55 - 28.85, P = 0.01). Area under the curve (AUROC) and the best cut-off point for highest NGAL in 6 days were 0.64 and 72.55 ng/mL, respectively. CONCLUSIONS: There is a modest association between highest uNGAL in the first 6 days of admission and sCr at week 6 in all participants. This may indicate that in cirrhotic patients, uNGAL level during the first 6 days of admission has a potential predictability for the development of high sCr and low eGFR 6 weeks later. The AUROC of 0.64 quantifies the overall ability of uNGAL to discriminate between those individuals who will have a raised sCr levels and those who will not.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».