Acute Kidney Injury in Children with Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives AKI is associated with progression of CKD. Little is known about AKI after kidney transplantation in pediatric recipients. We aim to describe the epidemiology, risk factors, consequences, and outcomes of AKI in this population. Design, setting, participants, & measurements We performed a retrospective longitudinal analysis of pediatric kidney transplant recipients followed at The Hospital for Sick Children (Toronto, Canada) from 2001 to 2012. AKI was defined as an increase in serum creatinine ≥1.5 times baseline, and a rise of serum creatinine ≥1.25 but <1.5 times baseline defined subacute AKI. Results Of 179 children, 122 were eligible for analysis. At baseline (3 months post-transplant), median age of the children was 13 years old (interquartile range, 9–16 years old), and 53% had CKD stage 2. Congenital anomalies of the kidney and urinary tract accounted for 46% of children. Over the study period (12 years), the incidence of AKI was 37% (n=45 children), and 65% (79 children) experienced subacute AKI. Twenty-seven percent (33 children) did not develop AKI or subacute AKI. The main causes of AKI were infections other than urinary tract infections, rejection, and urinary tract infections. In a multivariable Poisson regression analysis, independent risk factors for AKI included younger age, girls, grafts from deceased donors, and lower baseline eGFR. AKI was significantly associated with lower long-term GFR and graft loss independent of rejection episodes. Moreover, subacute AKI was associated with progression of CKD. Conclusions AKI and subacute AKI were common after pediatric kidney transplantation, and they were associated with graft loss, lower eGFR, and more rapid progression of CKD. Visual Abstract Export
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».