Haemodynamic frailty – A risk factor for acute kidney injury in the elderly
Notice bibliographique
Résumé
Clinical frailty in the elderly is defined by a composite measure of functional psychomotor decline. Herein, we develop the concept of haemodynamic frailty (HDF), a state of increased predisposition to disease prevalent in the elderly and characterised by impairment of the network of compensatory responses governing the defence of circulatory volume and adaptive haemodynamic function. We review the factors predisposing the elderly to HDF, with a focus on the impaired capacity to sustain total body water balance. As a component of HDF, dehydration generates vulnerability to diseases caused by tissue hypoperfusion, including acute kidney injury. We provide a detailed mechanistic explanation of how dehydration and depletion of the intravascular volume impacts on renal blood flow to become an important element of the heightened risk of acute kidney injury (AKI) in the elderly. We bring these mechanistic considerations into the clinical context with reference to examples of how pre-renal (haemodynamic) and intrinsic (involving renal parenchymal damage) AKI risk is elevated in the setting of dehydration. Finally, we present HDF as a state of opportunity to prevent disease, for which diagnostic and interventional standards need to be refined. Further prospective studies are warranted to help clarify the clinical utility of assessing and managing HDF with regard to the mitigation of AKI risk in the elderly.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».