Management and outcome assessment of pregnancy-related acute kidney injury in Western India: a single centred, prospective, observational study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pregnancy-related acute kidney injury (PRAKI) remains a large public health problem, with decreasing incidences in developing countries like India. However, some single centred studies from United States and Canada revealed an increasing incidence of PRAKI. This increase could be due to higher rates of hypertensive disorders of pregnancy.Methods: To assess the management and outcome of PRAKI. In this prospective, observational study, total 1021 cases of acute renal failure were observed.Results: 96 (9.4%) were of obstetric origin and enrolled as per inclusion criteria. Regarding management of PRAKI, 78 out of 96 (81.25%) required haemodialysis. 67 (69.79%) among them were managed with intermittent haemodialysis (IHD) while 10 (10.41%) who had hypotension at presentation were dialysed with slow, low efficiency dialysis (SLED). Continuous renal replacement therapy (CRRT) was done in 1 (10.4%) patient. Maternal mortality in this PRAKI study was 19 of 96 patients (19.79%). Sepsis accounted for 52.63% of deaths. Foetal death was observed in 58 out of 96 patients (60.41%) comprising of intrauterine death in 55 (55.29%) and abortion in 3 (3.13%) patients. 38 of 96 (39.58%) patients gave birth to live born child out of which 27 were at full term and 11 were preterm.Conclusions: In order to avoid further increase in PRAKI in India, treating obstetrician should remain aware of management and outcome of PRAKI. The better awareness of diagnosis and management protocols will ultimately lead to further reduction in prevalence of PRAKI in our country.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».