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Enregistrement W3184716539 · doi:10.1016/j.cjco.2021.07.010

Intrarenal Doppler Ultrasound Renal Venous Stasis Index Correlates With Acute Cardiorenal Syndrome in Patients With Acute Decompensated Heart Failure

2021· article· en· W3184716539 sur OpenAlexafffund
Cvetan Trpkov, Andrew Grant, Nowell M. Fine

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaCalgary General HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésCardiorenal syndromeMedicineAcute decompensated heart failureCardiologyInternal medicineAcute kidney injuryHeart failureCreatinineDoppler echocardiographyRenal functionKidney diseasePopulationDiastoleBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute cardiorenal syndrome (ACRS) is associated with adverse outcomes in patients with acute decompensated heart failure (ADHF). Intrarenal venous blood flow can be assessed using Doppler ultrasound and has prognostic significance in ADHF. Although intrarenal Doppler (IRD) may be sensitive to renal congestion, an association between IRD parameters and ACRS has not been demonstrated in an ADHF population. METHODS: Hospitalized patients with ADHF (n = 21) or acute coronary syndrome (ACS; n = 21) were prospectively enrolled. Patients underwent echocardiography, including IRD, using a standard cardiac ultrasound transducer. Intrarenal venous flow was quantified with the renal venous stasis index (RVSI), defined as the duration of absent venous flow time divided by cardiac cycle duration. The primary outcome was acute kidney injury (AKI) as assessed using the Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) criteria. RESULTS: = 0.004). CONCLUSIONS: RVSI is associated with AKI among ADHF patients and may be a useful diagnostic biomarker for ACRS in this setting. Further studies are needed to validate this finding and evaluate the potential efficacy of IRD-guided decongestive therapy in this setting.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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.

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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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