Dabigatran-Induced Acute Interstitial Nephritis: An Important Complication of Newer Oral Anticoagulation Agents
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury (AKI) due to an acute interstitial nephritis (AIN) is common and can lead to increased morbidity and mortality. Medications such as antibiotics, nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), proton pump inhibitors (PPI) and rifampin are common offending agents. Anticoagulant-associated AIN is more frequently reported with the use of warfarin; however, only few case reports have reported an association with the use of novel oral anticoagulants (NOACs). Herein, we report the case of a 59-year-old male who developed AKI after initiating dabigatran for the treatment of atrial fibrillation. Laboratory data demonstrated elevated blood urea nitrogen (BUN) of 115 mg/dL (baseline = 35 mg/dL) and serum creatinine (Cr) of 5.06 mg/dL (baseline = 1.3 mg/dL). Urinalysis revealed eosinophiluria. Renal biopsy disclosed diffuse tubulointerstitial nephritis and eosinophils and confirmed the diagnosis of AIN. At 1 week, renal function improved (BUN/Cr = 53/2.73 mg/dL) with steroid therapy and discontinuation of dabigatran. With an increasing use of NOACs, it is important to monitor renal function to diagnose AIN in a timely fashion. Early diagnosis and prompt treatment can mitigate serious renal damage induced by dabigatran.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».