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Enregistrement W2958565858 · doi:10.3171/2019.4.jns19103

Acute kidney injury after aneurysmal subarachnoid hemorrhage and its effect on patient outcome: an exploratory analysis

2019· article· en· W2958565858 sur OpenAlexaff
Matthew E. Eagles, Maria Powell, Oliver G. S. Ayling, Michael K. Tso, R. Loch Macdonald

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaSt. Michael's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubarachnoid hemorrhageModified Rankin ScaleAcute kidney injuryPost-hoc analysisInternal medicinePropensity score matchingKidney diseaseIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Acute kidney injury (AKI) is associated with death in critically ill patients, but this complication has not been well characterized after aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH). The purpose of this study was to determine the incidence of AKI after aSAH and to identify risk factors for renal dysfunction. Secondary objectives were to examine what effect AKI has on patient mortality and functional outcome at 12 weeks post-aSAH. METHODS: The authors performed a post hoc analysis of the Clazosentan to Overcome Neurological Ischemia and Infarction Occurring After Subarachnoid Hemorrhage (CONSCIOUS-1) trial data set (clinical trial registration no.: NCT00111085, https://clinicaltrials.gov). The primary outcome of interest was the development of AKI, which was defined according to the Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) guidelines. Secondary outcomes of interest were death and a modified Rankin Scale score greater than 2 at 12 weeks post-aSAH. Propensity score matching was used to assess for a significant treatment effect related to clazosentan administration and AKI. Univariate analysis, locally weighted scatterplot smoothing (LOWESS) curves, and stepwise logistic regression models were used to evaluate for associations between baseline or disease-related characteristics and study outcomes. RESULTS: One hundred fifty-six (38%) of the 413 patients enrolled in the CONSCIOUS-1 trial developed AKI during their ICU stay. A history of hypertension (p < 0.001) and the number of nephrotoxic medications administered (p = 0.029) were independent predictors of AKI on multivariate analysis. AKI was an independent predictor of death (p = 0.028) but not a poor functional outcome (p = 0.21) on multivariate testing. Unresolved renal dysfunction was the strongest independent predictor of death in this cohort (p < 0.001). CONCLUSIONS: AKI is a common complication following aSAH. Patients with premorbid hypertension and those treated with nephrotoxic medications may be at greater risk for renal dysfunction. AKI appears to confer an increased probability of death after aSAH.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission1
Résumé présentoui

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