Anticoagulant-Related Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
Anticoagulant-related nephropathy (ARN) is a newly recognized form of AKI in which overanticoagulation causes profuse glomerular hemorrhage, which manifests on renal biopsy as numerous renal tubules filled with red cells and red cell casts. The glomeruli show changes, but they are not sufficient to account for the glomerular hemorrhage. We were the first to study ARN, and since then, our work has been confirmed by numerous other investigators. Oral anticoagulants have been in widespread use since the 1950s; today, >2 million patients with atrial fibrillation take an oral anticoagulant. Despite this history of widespread and prolonged exposure to oral anticoagulants, ARN was discovered only recently, suggesting that the condition may be a rare occurrence. This review chronicles the discovery of ARN, its confirmation by others, and our animal model of ARN. We also provide new data on analysis of “renal events” described in the post hoc analyses of three pivotal anticoagulation trials and three retrospective analyses of large clinical databases. Taken together, these analyses suggest that ARN is not a rare occurrence in the anticoagulated patient with atrial fibrillation. However, much work needs to be done to understand the condition, particularly prospective studies, to avoid the biases inherent in post hoc and retrospective analyses. Finally, we provide recommendations regarding the diagnosis and management of ARN on the basis of the best information available.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».