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Enregistrement W3133769542 · doi:10.1097/01.pcc.0000738312.00793.14

O052 / #846: SEPSIS ASSOCIATED AKI PHENOTYPES ARE ASSOCIATED WITH UNIQUE PATIENT OUTCOMES

2021· article· en· W3133769542 sur OpenAlexaff
Rajit K. Basu, Richard Hackbarth, Scott Gillespie, Rashid Alobaidi, Stuart Goldstein

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injurySepsisInternal medicineIncidence (geometry)Severity of illnessMechanical ventilationStage (stratigraphy)Epidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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