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Enregistrement W2981157661 · doi:10.1177/2054358119880188

Acute Kidney Injury in Critically Ill Children and Subsequent Chronic Kidney Disease

2019· article· en· W2981157661 sur OpenAlexafffundabout
Erin Hessey, Sylvie Perreault, Marc Dorais, Louise Roy, Michael Zappitelli

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversité de MontréalMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésMedicineKidney diseaseAcute kidney injuryRenal replacement therapyIntensive care medicineDiagnosis codeHazard ratioDialysisRetrospective cohort studyEmergency medicineProportional hazards modelInternal medicinePediatricsPopulationConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The progression from acute kidney injury (AKI) to chronic kidney disease (CKD) is not well understood in children. Objectives: We aimed to develop a pediatric CKD definition using administrative data and use it to evaluate the association between AKI in critically ill children and CKD 5 years after hospital discharge. Design: Retrospective cohort study using chart collection and administrative data. Setting: Two-center study in Montreal, Canada. Patients: Children (≤18 years old) admitted to two pediatric intensive care units (ICUs) between 2003 and 2005. We a priori excluded patients with end-stage renal disease or no health care number. Only the first admission during the study period was included. We excluded patients who could not be linked to administrative data, did not survive hospitalization, or had preexisting renal disease. Measurements: Acute kidney injury was defined using Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) criteria. Patients were defined as having CKD 5 years post-discharge if they had ≥1 CKD diagnostic code or ≥1 CKD-specific medication prescription. Methods: Chart data used to define the exposure (AKI) were merged with provincial administrative data used to define the outcome (CKD). Cox regression was used to evaluate the AKI-CKD association. Results: A total of 2235 (56% male) patients were included, and the median admission age was 3.7 years. A total of 464 (21%) patients developed AKI during pediatric ICU admission. At 5 years post-discharge, 43 (2%) patients had a CKD diagnosis. Patients with both stage 1 and stage 2-3 AKI had increased risk of a CKD diagnosis, with the adjusted hazard ratios (95% confidence intervals) of 2.2 (1.1-4.5) and 2.5 (1.1-5.7), respectively ( P < .001). Limitations: Results may not be generalizable to non-ICU patients. We were not able to control for post-discharge variables; future research should try to explore these additional potential risk factors further. Conclusions: Acute kidney injury is associated with 5-year post-discharge CKD diagnosis defined by administrative health care data.

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)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,294 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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