Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury (AKI) is a significant problem for patients admitted to the intensive care unit (ICU), both due to the high incidence and associated mortality with rates of AKI requiring renal replacement therapy (RRT) of over 5%, and mortality rates with AKI of over 60% 1, 2.Ultrasound can be used to identify those at risk for AKI and assist with AKI management. Risk factors for AKI in the ICU not only include hypoperfusion but also venous congestion and volume overload. Volume overload and vascular congestion are associated with multi-organ dysfunction and worse renal outcomes. Daily and overall fluid balance, daily weights, and physical examination for edema can be inaccurate and belie true systemic venous pressure 3, 4, 5. Bedside ultrasound allows providers to evaluate vascular flow patterns and obtain a more reliable evaluation of volume status to guide and individualize therapies. Cardiac, lung, and vascular patterns on ultrasound can identify preload responsiveness, which should be assessed to safely manage ongoing fluid resuscitation and assess for signs of fluid intolerance. Here we present an overview in the use of point of care ultrasound with particular emphasis on nephro-centric strategies, namely in the identification of the type of renal injury, renal vascular flow assessment, the static measure of volume status, as well as dynamic evaluation for volume optimization in critically ill patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle