Acute Kidney Injury in Pregnancy: The Need for Higher Awareness. A Pragmatic Review Focused on What Could Be Improved in the Prevention and Care of Pregnancy-Related AKI, in the Year Dedicated to Women and Kidney Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Pregnancy-related acute kidney injury (pAKI), preeclampsia (PE), and the hypertensive disorders of pregnancy are closely related conditions, which are, in turn, frequently linked to pre-existing and often non-diagnosed chronic kidney disease (CKD). The current literature and research mainly underline the effects of pregnancy complications on the offspring; this review strongly emphasizes the maternal health as well. These conditions not only negatively affect pregnancy outcomes, but have a relevant effect on the future health of affected mothers and their children. Therefore, dedicated diagnostic and follow-up programs are needed, for optimizing materno-foetal health and reducing the impact of pregnancy-related problems in the mothers and in the new generations. This narrative review, performed on the occasion of the 2018 World Kidney Day dedicated to women's health, focuses on three aspects of the problem. Firstly, the risk of AKI in the hypertensive disorders of pregnancy (the risk is the highest in developing countries; however PE is the main cause of pregnancy related AKI worldwide). Secondly, the effect of AKI and the hypertensive disorders of pregnancy on the development of CKD in the mother and offspring: long-term risks are increased; the entity and the trajectories are still unknown. Thirdly, the role of CKD in the pathogenesis of AKI and the hypertensive disorders of pregnancy: CKD is a major risk factor and the most important element in the differential diagnosis; pregnancy is a precious occasion for early diagnosis of CKD. Higher awareness on the importance of AKI in pregnancy is needed to improve short and long term outcomes in mothers and children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».