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Enregistrement W3112942256 · doi:10.1177/2054358120977386

Association of Hyperuricemia With Acute Kidney Injury: Case Series Report Among Patients Hospitalized With General Tonic-Clonic Seizures

2020· article· en· W3112942256 sur OpenAlexaff
Jean Côté, Arline-Aude Bérubé, Guillaume Bollée

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMethemoglobinemia and Tumor Lysis Syndrome
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHyperuricemiaCreatinineUric acidInterquartile rangeAcute kidney injuryInternal medicineNephropathyKidney diseaseContext (archaeology)GastroenterologyEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Urate nephropathy is a rare cause of acute kidney injury. Although most risk factors are associated with chemotherapy, tumor lysis syndrome or rhabdomyolysis, occurrence following severe seizure has also been reported. Uric acid measurement following convulsion is rarely performed and, therefore, the incidence of hyperuricemia in this context is unknown. OBJECTIVE: The objective is to present a case of urate nephropathy following generalized tonic-clonic seizure (GTCS) and to investigate the kinetics of serum uric acid and creatinine levels in a series of patients admitted for severe seizures. DESIGN: Retrospective case report and prospective case series. SETTING: Emergency room department and neurology unit of a tertiary care hospital. PATIENTS: The study included 13 hospitalized patients for severe GTCS. MEASUREMENTS: Type, timing, and duration of seizure episodes were documented. Demographic data, weight, hypouricemic therapy, and baseline serum creatinine were recorded. Blood samples (uric acid, creatinine, blood gas, lactate, and creatinine kinase) and urine samples (uric acid, creatinine, and dipstick) were prospectively collected at Day 0, 1, 2, and 3 following the GTCS episode. METHODS: We identified and described one rare case of urate nephropathy following GTCS. Then, we presented the kinetic of uric acid and creatinine levels and the acute kidney injury incidence over the follow-up period. All analyses were using descriptive statistics. RESULTS: During the study period, 13 patients with a median tonic-clonic seizure duration of 5.0 minutes (interquartile range [IQR], 2.0-12.5) were included. From day 0 to day 3, the median serum uric acid level decreased from 346.0 µmol/L (IQR, 155.0-377.5) to 178.0 µmol/L (IQR, 140.0-297.5) and median serum creatinine from 73.0 µmol/L (IQR, 51.0-80.0) to 57.0 µmol/L (IQR, 44.0-70.0). Acute kidney injury occurred in four patients. LIMITATIONS: This is a single-center observational study with small sample size, which does not allow us to demonstrate causality between the increase of uric acid levels observed and the occurrence of acute kidney injury. A delay between the first sampling and seizure episodes was observed and could explain the limited increase of uric acid levels captured. CONCLUSIONS: There is a signal for an acute increase of uric acid levels following a severe seizure before returning to baseline within 3 days. During that period, there might be an increased risk of acute kidney injury, although these changes seem to be usually mild and reversible. Our findings suggest that routine serum uric acid measurement in patients presenting with GTCS could help to identify those patients at risk of developing acute kidney injury as a result of acute hyperuricemia. Further larger studies are required to confirm the effectiveness of such screening in acute kidney injury prevention. TRIAL REGISTRATION: As an observational noninterventional study, no registration was required.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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