O052 / #846: SEPSIS ASSOCIATED AKI PHENOTYPES ARE ASSOCIATED WITH UNIQUE PATIENT OUTCOMES
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: Although sepsis associated acute kidney injury (S-AKI) is generally associated with poor patient outcomes, the majority of epidemiology utilize an all-inclusive and binary classification for AKI. The clinical phenotype of AKI, however, varies considerably. We sought to delineate the associations of AKI phenotypes with outcomes in septic patients. Methods: Post-hoc analysis of a multi-national study of critically ill children. AKI was defined by KDIGO stage in the first 48 hours. Temporal phenotype was defined as transient (return to baseline by 48 hours) or persistent (injury beyond 48 hours). Severity phenotype was delineated as mild (stage 1) or severe (stage 2-3). The primary outcome was mortality censored at 28-days. ICU course complexity was assessed by mechanical ventilation, length of stay, and use of extracorporeal therapy. Results: Sepsis was present in 757 (15.4%), AKI in 1275 (26.1%), and S-AKI in 307 (6.3%) of 4898 patients (male, 54.8%). S-AKI was associated with increased mortality versus sepsis alone (12.1% vs. 4.7%, p-value <0.001). Mortality in S-AKI varied by AKI duration: persistent (13.9%), transient (12.1%) (p<0.001 vs. no AKI for both). Mortality also varied by AKI severity: severe (18.6%), mild (4.4%) (p<0.001 versus no AKI only for severe). Sub-phenotyping associated with unique mortality incidence: mild-transient (4.4%), mild-persistent (9.4%), severe-transient (21.6%), and severe-persistent (15.8%). Complex ICU outcome ranged from 15% to 55% between the S-AKI phenotypes versus 34.5% for “any” S-AKI. Conclusions: Our data indicate clinical S-AKI subphenotypes are associated with unique outcomes. Refinement in S-AKI classification may allow population enrichment facilitating biologic analysis, trial design, and targeted therapeutics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».