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Enregistrement W3165645096 · doi:10.1186/s13054-021-03618-1

External validation of urinary C–C motif chemokine ligand 14 (CCL14) for prediction of persistent acute kidney injury

2021· article· en· W3165645096 sur OpenAlexaff
Sean M. Bagshaw, Ali Al‐Khafaji, Antonio Artigas, Danielle Davison, Michael Haase, Matthew Lissauer, Kai Zacharowski, Lakhmir S. Chawla, Thomas Kwan, J. Patrick Kampf, Paul McPherson, John A. Kellum

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAstute Medical
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryRenal replacement therapyKidney diseaseInternal medicineUrinary systemClinical endpointIntensive care medicineClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persistent acute kidney injury (AKI) portends worse clinical outcomes and remains a therapeutic challenge for clinicians. A recent study found that urinary C-C motif chemokine ligand 14 (CCL14) can predict the development of persistent AKI. We aimed to externally validate urinary CCL14 for the prediction of persistent AKI in critically ill patients. METHODS: This was a secondary analysis of the prospective multi-center SAPPHIRE study. We evaluated critically ill patients with cardiac and/or respiratory dysfunction who developed Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) stage 2-3 AKI within one week of enrollment. The main exposure was the urinary concentration of CCL14 measured at the onset of AKI stage 2-3. The primary endpoint was the development of persistent severe AKI, defined as ≥ 72 h of KDIGO stage 3 AKI or death or renal-replacement therapy (RRT) prior to 72 h. The secondary endpoint was a composite of RRT and/or death by 90 days. We used receiver operating characteristic (ROC) curve analysis to assess discriminative ability of urinary CCL14 for the development of persistent severe AKI and multivariate analysis to compare tertiles of urinary CCL14 and outcomes. RESULTS: We included 195 patients who developed KDIGO stage 2-3 AKI. Of these, 28 (14%) developed persistent severe AKI, of whom 15 had AKI ≥ 72 h, 12 received RRT and 1 died prior to ≥ 72 h of KDIGO stage 3 AKI. Persistent severe AKI was associated with chronic kidney disease, diabetes mellitus, higher non-renal APACHE III score, greater fluid balance, vasopressor use, and greater change in baseline serum creatinine. The AUC for urinary CCL14 to predict persistent severe AKI was 0.81 (95% CI, 0.72-0.89). The risk of persistent severe AKI increased with higher values of urinary CCL14. RRT and/or death at 90 days increased within tertiles of urinary CCL14 concentration. CONCLUSIONS: This secondary analysis externally validates urinary CCL14 to predict persistent severe AKI in critically ill patients.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations78
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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