Acute kidney injury requiring renal replacement therapy in people with COVID-19 disease in Ontario, Canada: a prospective analysis of risk factors and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severely ill people with coronavirus disease 2019 (COVID-19) are at risk of acute kidney injury treated with renal replacement therapy (AKI-RRT). The understanding of the risk factors and outcomes for AKI-RRT is incomplete. METHODS: We prospectively collected data on the incidence, demographics, area of residence, time course, outcomes and associated risk factors for all COVID-19 AKI-RRT cases during the first two waves of the pandemic in Ontario, Canada. RESULTS: There were 271 people with AKI-RRT, representing 0.1% of all diagnosed severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) cases. These included 10% of SARS-CoV-2 admissions to intensive care units (ICU). Median age was 65 years, with 11% <50 years, 76% were male, 47% non-White and 48% had diabetes. Overall, 59% resided in the quintile of Ontario neighborhoods with the greatest ethnocultural composition and 51% in the two lowest income quintile neighborhoods. Mortality was 58% at 30 days after RRT initiation, and 64% at 90 days. By 90 days, 20% of survivors remained RRT-dependent and 31% were still hospitalized. On multivariable analysis, people aged >70 years had higher mortality (odds ratio 2.4, 95% confidence interval 1.3, 4.6). Cases from the second versus the first COVID-19 wave were older, had more baseline comorbidity and were more likely to initiate RRT >2 weeks after SARS-CoV-2 diagnosis (34% versus 14%; P < 0.001). CONCLUSIONS: AKI-RRT is common in COVID-19 ICU admissions. Residency in areas with high ethnocultural composition and lower socioeconomic status are strong risk factors. Late-onset AKI-RRT was more common in the second wave. Mortality is high and 90-day survivors have persisting high morbidity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».