Selection and Receipt of Kidney Replacement in Critically Ill Older Patients with AKI
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».