Consensus-Based Recommendations on Priority Activities to Address Acute Kidney Injury in Children
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
Importance: Increasing evidence indicates that acute kidney injury (AKI) occurs frequently in children and young adults and is associated with poor short-term and long-term outcomes. Guidance is required to focus efforts related to expansion of pediatric AKI knowledge. Objective: To develop expert-driven pediatric specific recommendations on needed AKI research, education, practice, and advocacy. Evidence Review: At the 26th Acute Disease Quality Initiative meeting conducted in November 2021 by 47 multiprofessional international experts in general pediatrics, nephrology, and critical care, the panel focused on 6 areas: (1) epidemiology; (2) diagnostics; (3) fluid overload; (4) kidney support therapies; (5) biology, pharmacology, and nutrition; and (6) education and advocacy. An objective scientific review and distillation of literature through September 2021 was performed of (1) epidemiology, (2) risk assessment and diagnosis, (3) fluid assessment, (4) kidney support and extracorporeal therapies, (5) pathobiology, nutrition, and pharmacology, and (6) education and advocacy. Using an established modified Delphi process based on existing data, workgroups derived consensus statements with recommendations. Findings: The meeting developed 12 consensus statements and 29 research recommendations. Principal suggestions were to address gaps of knowledge by including data from varying socioeconomic groups, broadening definition of AKI phenotypes, adjudicating fluid balance by disease severity, integrating biopathology of child growth and development, and partnering with families and communities in AKI advocacy. Conclusions and Relevance: Existing evidence across observational study supports further efforts to increase knowledge related to AKI in childhood. Significant gaps of knowledge may be addressed by focused efforts.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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