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Enregistrement W2883272405 · doi:10.1097/01.tp.0000543485.27703.d0

Hyperkalemia in the Early Post Renal Transplant Period

2018· article· en· W2883272405 sur OpenAlexaffabout
Emily Christie, Julius Okel, Manjula Gowrishankar

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePotassium and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperkalemiaMedicineCalcineurinTransplantationRenal functionInternal medicineDialysisPopulationKidney transplantationRetrospective cohort studyIntensive care medicineMetabolic acidosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Hyperkalemia is a recognized and potentially life threatening complication post renal transplantation. Aside from delayed graft function, the most frequent culprit identified is pharmacotherapy. Many of the medications routinely used in the post-transplant period alter renal potassium handling or impair potassium movement into cells. These include calcineurin inhibitors, sulfa based antibiotics, angiotensin-converting enzyme inhibitors, angiotensin receptor blockers and beta blockers. Episodic hyperkalemia develops in 44 to 73 percent of transplant recipients on calcineurin inhibitors [1] and is associated with patient morbidity as well as increased health care costs. The aim of this chart review is to assess the prevalence of hyperkalemia in our renal transplant program, and identify any predictive factors to design preventative and therapeutic algorithms in this high risk population. Materials and Methods Retrospective cohort identified all adult renal transplant recipients between July 2011 and August 2017 within the University of Alberta Northern Alberta Renal Program who developed hyperkalemia (defined as serum potassium >5.0 mmol/L) within the first 6 months post-transplant. Patients with abnormal allograft function or delayed graft function were excluded (creatinine >200 umol/L). Patient characteristics, diagnoses, medications, laboratory values and outcomes were extracted from the electronic medical record. A descriptive analysis was undertaken. Results and Discussion Of the 505 renal transplant patients transplanted during the study period, 48 developed at least one episode of hyperkalemia. These episodes were not associated with metabolic acidosis. Most patients had a period of persistent values in the hyperkalemic range. The majority of patients were on the combination of tacrolimus and trimethoprim-sulfamethoxazole, and approximately half of the patients were on a total of 3 or more medications that could contribute to abnormal potassium handling. Elevated tacrolimus levels were only present in 10% of hyperkalemic episodes. Conclusions The prevalence of hyperkalemia among renal transplant recipient in our centre was lower than expected based on published data. Our findings suggest that hyperkalemia in the early post-transplant period is largely related to the additive effects of multiple therapeutic medications altering potassium homeostasis, and does not seem associated with shift due to metabolic acidosis or as a direct effect from supratherapeutic tacrolimus levels. Our recommendation is to consider alternative agents for blood pressure management and PJP prophylaxis in those patients where hyperkalemia is a recurrent issue. Further investigation into which other factors may best predict those post renal transplant patients at risk for hyperkalemia is warranted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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