FC 129: Stopping versus Continuing Renin–Angiotensin System Inhibitors After Acute Kidney Injury and Adverse Clinical Outcomes: An Observational Study From Routine Care Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND AND AIMS The risk–benefit ratio of continuing with renin–angiotensin system inhibitors (RASi) after an episode of acute kidney injury (AKI) is unclear. While stopping RASi may prevent recurrent AKI or hyperkalaemia, it may deprive patients of the cardiovascular benefits of using RASi. METHOD We analysed outcomes of long-term RASi users experiencing AKI (stage 2 or 3, or clinically coded) during hospitalization in Stockholm, Sweden, during 2007–2018. We compared stopping RASi within 3 months after discharge with continuing. The primary study outcome was the composite of all-cause mortality, myocardial infarction and stroke. Recurrent AKI was our secondary outcome, and we considered hyperkalaemia as a positive control outcome. Propensity score overlap weighted Cox models were used to estimate hazard ratios, balancing 75 confounders. Weighted absolute risk differences (ARD) were also determined. RESULTS We included 10 165 individuals, of whom 4429 stopped and 5736 continued RASi, with a median follow-up of 2.3 years. Median age was 78 years, 45% were women, and median kidney function before the index episode of AKI was 55 mL/min/1.73 m2. After weighting, those who stopped had an increased risk [HR, 95% confidence interval (95% CI)] of the composite of death, myocardial infarction and stroke (1.13, 1.07–1.19; ARD 3.7, 95% CI 2.6–4.8) compared with those who continued, a similar risk of recurrent AKI (0.94, 0.84–1.05), and a decreased risk of hyperkalaemia (0.79, 0.71–0.88). CONCLUSION Stopping RASi use among survivors of moderate-to-severe AKI was associated with a similar risk of recurrent AKI, but higher risk of the composite of death, myocardial infarction and stroke.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».