MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3161398507 · doi:10.2215/cjn.17331120

Nephrologist Follow-Up versus Usual Care after an Acute Kidney Injury Hospitalization (FUSION): A Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3161398507 sur OpenAlexaffabout
Samuel A. Silver, Neill K. J. Adhikari, Chaim M. Bell, Christopher T. Chan, Ziv Harel, Abhijat Kitchlu, Alejandro Meraz-Muñoz, Patrick A. Norman, Adic Pérez, Alireza Zahirieh, Ron Wald

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreKingston Health Sciences CentreMount Sinai HospitalHealth Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryRandomized controlled trialNephrologyInternal medicineIntensive care medicineMEDLINEEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Survivors of AKI are at higher risk of CKD and death, but few patients see a nephrologist after hospital discharge. Our objectives during this 2-year vanguard phase trial were to determine the feasibility of randomizing survivors of AKI to early follow-up with a nephrologist or usual care, and to collect data on care processes and outcomes. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: We performed a randomized controlled trial in patients hospitalized with Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) stage 2-3 AKI at four hospitals in Toronto, Canada. We randomized patients to early nephrologist follow-up (standardized basket of care that emphasized BP control, cardiovascular risk reduction, and medication safety) or usual care from July 2015 to June 2017. Feasibility outcomes included the proportion of eligible patients enrolled, seen by a nephrologist, and followed to 1 year. The primary clinical outcome was a major adverse kidney event at 1 year, defined as death, maintenance dialysis, or incident/progressive CKD. RESULTS: =40). Nephrologist visits occurred in 24 of 34 (71%) intervention participants, compared with three of 37 (8%) participants randomized to usual care. The primary clinical outcome occurred in 15 of 34 (44%) patients in the nephrologist follow-up arm, and 16 of 37 (43%) patients in the usual care arm (relative risk, 1.02; 95% confidence interval, 0.60 to 1.73). CONCLUSIONS: Major adverse kidney events are common in AKI survivors, but we found the in-person model of follow-up posed a variety of barriers that was not acceptable to many patients. CLINICAL TRIAL REGISTRY NAME AND REGISTRATION NUMBER: Nephrologist Follow-up versus Usual Care after an Acute Kidney Injury Hospitalization (FUSION), NCT02483039 CJASN 16: 1005-1014, 2021. doi: https://doi.org/10.2215/CJN.17331120.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomisélow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomisélow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,371 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations97
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Journal of the American Society of NephrologyMême sujetAcute Kidney Injury ResearchTravaux en français237 207