COVID-19-associated acute kidney injury: consensus report of the 25th Acute Disease Quality Initiative (ADQI) Workgroup
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Kidney involvement in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) is common, and can range from the presence of proteinuria and haematuria to acute kidney injury (AKI) requiring renal replacement therapy (RRT; also known as kidney replacement therapy). COVID-19-associated AKI (COVID-19 AKI) is associated with high mortality and serves as an independent risk factor for all-cause in-hospital death in patients with COVID-19. The pathophysiology and mechanisms of AKI in patients with COVID-19 have not been fully elucidated and seem to be multifactorial, in keeping with the pathophysiology of AKI in other patients who are critically ill. Little is known about the prevention and management of COVID-19 AKI. The emergence of regional 'surges' in COVID-19 cases can limit hospital resources, including dialysis availability and supplies; thus, careful daily assessment of available resources is needed. In this Consensus Statement, the Acute Disease Quality Initiative provides recommendations for the diagnosis, prevention and management of COVID-19 AKI based on current literature. We also make recommendations for areas of future research, which are aimed at improving understanding of the underlying processes and improving outcomes for patients with COVID-19 AKI.
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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 | 0,006 | 0,493 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| 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 découle