Erythropoietin in Acute Kidney Injury (EAKI): a Pragmatic Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Treatment with erythropoietin is well established for anemia in chronic kidney disease patients but not well studied in acute kidney injury.MethodsThis is a multicenter, randomized, pragmatic controlled clinical trial. It included 134 hospitalized patients with anemia defined as hemoglobin <11 g/dL and acute kidney injury defined as an increase of serum creatinine of 0.3 mg/dL within 48 hours or 1.5 times baseline. One arm received recombinant human erythropoietin 4000 UI subcutaneously every other day (intervention; n=67) and the second received standard of care (control; n=67) during the hospitalization until discharge or death. The primary outcome was the need for transfusion; secondary outcomes were death, renal recovery, need for dialysis.ResultsThere was no statistically significant difference in transfusion need (RR=1.05, 95%CI 0.65,1.68; p=0.855), in renal recovery full or partial (RR=0.96, 95%CI 0.81,1.15; p=0.671), in need for dialysis (RR=11.00, 95%CI 0.62, 195.08; p=0.102) or in death (RR=1.43, 95%CI 0.58,3.53; p=0.440) between the erythropoietin and the control group. ConclusionsErythropoietin treatment had no impact on transfusions, renal recovery or mortality in acute kidney injury patients with anemia. The trial was registered on ClinicalTrials.gov (NCT03401710, 17/01/2018).
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».