Individualized acute kidney injury after care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The aim of this study was to summarize the current evidence around the impact of individualizing patient care following an episode of acute kidney injury (AKI) in the ICU. RECENT FINDINGS: Over the last years, evidence has demonstrated that the follow-up care after episodes of AKI is lacking and standardization of this process is likely needed. Although this is informed largely by large retrospective cohort studies, a few prospective observational trials have been performed. Medication reconciliation and patient/caregiver education are important tenants of follow-up care, regardless of the severity of AKI. There is evidence the initiation and/or reinstitution of renin-angiotensin-aldosterone agents may improve patient's outcomes following AKI, although they may increase the risk for adverse events, especially when reinitiated early. In addition, 3 months after an episode of AKI, serum creatinine and proteinuria evaluation may help identify patients who are likely to develop progressive chronic kidney disease over the ensuing 5 years. Lastly, there are emerging differences between those who do and do not require renal replacement therapy (RRT) for their AKI, which may require more frequent and intense follow-up in those needing RRT. SUMMARY: Although large scale evidence-based guidelines are lacking, standardization of post-ICU-AKI is needed.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».