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Enregistrement W2922705421 · doi:10.2215/cjn.05530518

Selection and Receipt of Kidney Replacement in Critically Ill Older Patients with AKI

2019· article· en· W2922705421 sur OpenAlexafffundabout
Sean M. Bagshaw, Neill K. J. Adhikari, Karen E. A. Burns, Jan O. Friedrich, Josée Bouchard, François Lamontagne, Lauralyn A. McIntrye, Jean‐François Cailhier, Peter Dodek, Henry T. Stelfox, Margaret S. Herridge, Stephen E. Lapinsky, John Muscedere, James C. Barton, Donald Griesdale, Mark Soth, A. Ambosta, Gerald Lebovic, Ron Wald

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonQueen's UniversityToronto General HospitalVancouver General HospitalKingston General HospitalMount Sinai HospitalUniversity of CalgarySt. Paul's HospitalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversity of British ColumbiaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreOttawa HospitalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversity of OttawaUniversity of TorontoUniversité de SherbrookeSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Frailty Network
Mots-clésMedicineRenal replacement therapyInterquartile rangeAcute kidney injuryIntensive care unitHazard ratioKidney diseaseIntensive care medicineInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visual Abstract Export Background and objectives Older patients in the intensive care unit are at greater risk of AKI; however, use of kidney replacement therapy in this population is poorly characterized. We describe the triggers and outcomes associated with kidney replacement therapy in older patients with AKI in the intensive care unit. Design, setting, participants, & measurements Our study was a prospective cohort study in 16 Canadian hospitals from September 2013 to November 2015. Patients were ≥65 years old, were critically ill, and had severe AKI; exclusion criteria were urgent kidney replacement therapy for a toxin and ESKD. We recorded triggers for kidney replacement therapy (primary exposure), reasons for not receiving kidney replacement therapy, 90-day mortality (primary outcome), and kidney recovery. Results Of 499 patients, mean (SD) age was 75 (7) years old, Charlson comorbidity score was 3.0 (2.3), and median (interquartile range) Clinical Frailty Scale score was 4 (3–5). Most were receiving mechanical ventilation (64%; n=319) and vasoactive support (63%; n=314). Clinicians were willing to offer kidney replacement therapy to 361 (72%) patients, and 229 (46%) received kidney replacement therapy. Main triggers for kidney replacement therapy were oligoanuria, fluid overload, and acidemia, whereas main reasons for not receiving therapy were anticipated recovery (67%; n=181) and therapy not consistent with patient preferences for care (24%; n=66). Ninety-day mortality was similar in patients who did and did not receive kidney replacement therapy (50% versus 51%; adjusted hazard ratio, 0.78; 95% confidence interval, 0.58 to 1.06); however, decisions to offer kidney replacement therapy varied significantly by patient mix, acuity, and perceived benefit. There were no differences in health-related quality of life or rehospitalization among survivors. Conclusions Most older, critically ill patients with severe AKI were perceived as candidates for kidney replacement therapy, and approximately one half received therapy. Both willingness to offer kidney replacement therapy and reasons for not starting showed heterogeneity due to a range in patient-specific factors and clinician perceptions of benefit.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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