Prevalence and Risk Factors of Augmented Renal Clearance: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Kidney function assessment in the critically ill overlooks the possibility for hyperfunctioning kidneys, known as augmented renal clearance (ARC), which could contribute to therapeutic failures in the intensive care unit (ICU). The aim of this research is to conduct a systematic review and meta-analysis of prevalence and risk factors of ARC in the critically ill. MEDLINE, Embase, Cochrane Library, CINAHL, Scopus, ProQuest Dissertations and Theses Global databases were searched on 27 October 2020. We included studies conducted in critically ill adults who reported the prevalence and/or risk factors of ARC. We evaluated study quality using the Joanna Briggs Institute appraisal tool. Case reports, reviews, editorials and commentaries were excluded. We generated a random-effects meta-analytic model using the inverse variance method and visualized the pooled estimates using forest plots. Seventy studies were included. The pooled prevalence (95% CI) was 39% (34.9-43.3). Prevalence for neuro, trauma, mixed and sepsis ICUs were 74 (55-87), 58 (48-67), 36 (31-41) and 33 (21-48), respectively. Age, male sex and trauma were associated with ARC with pooled OR (95% CI) of 0.95 (0.93-0.96), 2.36 (1.28-4.36), 2.60 (1.21-5.58), respectively. Limitations included variations in ARC definition, inclusion and exclusion criteria and studies design. In conclusion, ARC is prevalent in critically ill patients, especially those in the neurocritical care and trauma ICU population. Young age, male sex and trauma are risk factors for ARC in those with apparently normal renal function. Further research on optimal dosing of drugs in the setting of ARC is warranted. (Prospero registration: CRD42021246417).
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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 | 0,024 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».