Clinical Implementation and Initial Experience of Neutrophil Gelatinase-Associated Lipocalin Testing for the Diagnostic and Prognostic Assessment of Acute Kidney Injury Events in Hospitalized Patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of novel kidney injury biomarkers has been shown to improve diagnostic assessment and prognostic prediction in various populations with acute kidney injury (AKI), but their use in a standard clinical practice have been rarely reported. METHODS: We reported the clinical implementation of neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) measurement for routine AKI diagnostic workup of patients receiving nephrology consultation in a tertiary academic centre. Specific focus was made on the diagnostic performance to discriminate functional ("pre-renal") from intra-renal AKI and to predict AKI progression. RESULTS: Forty-five urine NGAL (uNGAL) and 25 plasma NGAL (pNGAL) samples in the first 50 consecutive patients were analysed. KDIGO Stage 1, 2, 3 AKI, and renal replacement therapy occurred in 10%, 40%, 50%, and 24% of cases, respectively. The uNGAL was lower in patients with transient AKI (<48 h) and no sign of urinary tract infections (37 [25-167] ng/mL) than sustained or progressive AKI (298 [74-1,308] ng/mL) (p = 0.016), while pNGAL did not discriminate transient (264 [100-373] ng/mL) from persistent AKI (415 [220-816] ng/mL) (p = 0.137). The median uNGAL level was 63 (35-1,123) ng/mL for functional/pre-renal AKI and 451 (177-1,315) ng/mL for intra-renal AKI (p = 0.043), while the pNGAL was 264 (114-468) and 415 (230-816) ng/mL (p = 0.235), respectively. CONCLUSION: NGAL, as part of the routine workup, is useful for diagnostic and prognostic assessment of new-onset AKI in clinical practice. Interpretation of an increased NGAL level should be clinically evaluated in its clinical context, particularly considering concomitant infection (urinary or systemic). Clinical adoption of emerging AKI biomarkers as diagnostic tests in clinical practice should be further encouraged.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».