Long-term complications of acute kidney injury in children
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The current review will describe the current evidence and mechanisms of acute kidney injury (AKI) as a risk factor for long-term kidney complications, summarize the rationale for AKI follow-up and present an approach to monitoring children with AKI. Despite emerging evidence linking AKI with risk for long-term kidney and cardiovascular outcomes, many children who develop AKI are not followed for kidney disease development after hospital discharge. Better understanding of long-term complications after AKI and practical algorithms for follow-up will hopefully increase the rate and quality of post-AKI monitoring. RECENT FINDINGS: Recent evidence shows that pediatric AKI is associated with long-term renal outcomes such as chronic kidney disease (CKD) and hypertension, both known to increase cardiovascular risk. The mechanism of AKI progression to CKD involves maladaptive regeneration of tubular epithelial and endothelial cells, inflammation, fibrosis and glomerulosclerosis. Many AKI survivors are not followed, and no guidelines for pediatric AKI follow-up have been published. SUMMARY: Children who had AKI are at increased risk of long-term renal complications but many of them are not monitored for these complications. Recognizing long-term outcomes post-AKI and integration of follow-up programs may have a long-lasting positive impact on patient health.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».