How should we assess renal function in neonates and infants?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Review of current knowledge on assessing renal function in term and preterm neonates. METHODS: Literature review and analysis of own data. RESULTS: Prematurity, genetic, environmental and maternal factors may alter peak nephron endowment and life-long renal function. Nephrogenesis continues until 34-36 weeks of gestation, but it is altered with premature delivery. Variability of nephron endowment has a substantial impact on the clearance of renally excreted drugs. Postnatally, glomerular function rate (GFR) increases daily, doubles by two weeks, and slowly reaches full maturity at 18 months of age. Ideally, renal function biomarkers should be expressed as age-independent z-scores, and evidence suggests indexing these values to post-conceptual age rather than chronological age. Newborn and maternal serum creatinine correlate tightly for more than 72 hours after delivery, rendering this biomarker unsuitable for the assessment of neonatal renal function. Cystatin C does not cross the placenta and may be the preferred biomarker in the neonate. Here, we provide preliminary data on the natural evolution of the cystatin C eGFR in infancy. CONCLUSION: Cystatin C may be superior for GFR estimation in neonates, but the best approach to drug dosing of renally excreted drugs remains to be established.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».