Estimating glomerular filtration rate in patients with acute kidney injury: a prospective multicenter study of diagnostic accuracy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Estimating glomerular filtration rate (GFR) in acute kidney injury (AKI) is challenging, with limited data comparing estimated and gold standard methods to assess GFR. The objective of our study was to assess the performance of the kinetic estimated GFR (KeGFR) and Jelliffe equations to estimate GFR in AKI, using a radioisotopic method (technetium-diethylenetriaminepentaacetic acid) as a reference measure. METHODS: We conducted a prospective multicenter observational study in hospitalized patients with AKI. We computed the Jelliffe and KeGFR equations to estimate GFR and compared these estimations to measured GFR (mGFR) by a radioisotopic method. The performances were assessed by correlation, Bland-Altman plots and smoothed and linear regressions. We conducted stratified analyses by age and chronic kidney disease (CKD). RESULTS: The study included 119 patients with AKI, mostly from the intensive care unit (63%) and with Stage 1 AKI (71%). The eGFR obtained from the Jelliffe and KeGFR equations showed a good correlation with mGFR (r = 0.73 and 0.68, respectively). The median eGFR by the Jelliffe and KeGFR equations was less than the median mGFR, indicating that these equations underestimated the mGFR. On Bland-Altman plots, the Jelliffe and KeGFR equations displayed a considerable lack of agreement with mGFR, with limits of agreement >40 mL/min/1.73 m2. Both equations performed better in CKD and the KeGFR performed better in older patients. Results were similar across AKI stages. CONCLUSIONS: In our study, the Jelliffe and KeGFR equations had good correlations with mGFR; however, they had wide limits of agreement. Further studies are needed to optimize the prediction of mGFR with estimatation equations.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».