Increased urinary excretion of kynurenic acid is associated with non-recovery from acute kidney injury in critically ill patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) is often observed in critically ill patients and is associated with high morbidity and mortality. Non-recovery from AKI has a negative impact on the prognosis of affected patients and early risk stratification seems key to improve clinical outcomes. We analyzed metabolites of a conserved key inflammatory pathway (i.e. tryptophan degradation pathway) in serial urine samples of patients with AKI. METHODS: One hundred twelve ICU patients with AKI were included in a prospective observational analysis. After exclusion criteria, 92 patients were eligible for analysis. Serial urine samples were collected and tryptophan levels including key tryptophan metabolites were measured using tandem mass spectrometry. RESULTS: Sixty-seven patients recovered in the first 7 days of AKI (early recovery, ER) whereas n = 25 had late-/non-recovery (LNR). Urinary concentrations of tryptophan, kynurenine, 3-OH anthranillic acid, serotonine, and kynurenine/tryptophan were significantly lower in LNR patients. In contrast, creatinine normalized excretion of kynurenic acid (KynA) was substantially increased in LNR patients (7.59 ± 6.81 vs. 3.19 ± 3.44 (ER) μmol/mmol, p < 0.005). High urinary KynA excretion was associated with higher RIFLE class, longer AKI duration, increased need for RRT, and 30-day mortality. Logistic regression revealed KynA as the single most important predictor of renal recovery on days 1 and 2 of AKI. CONCLUSIONS: Increased urinary levels of kynurenic acid, a key inflammatory metabolite of the tryprophan degradation pathway, are associated with adverse renal and clinical outcomes in critically ill patients with AKI. Urinary KynA may serve as an early risk stratificator in respective patients with AKI.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».