Severe Acute Kidney Injury Secondary to Rhabdomyolysis in Diabetic Ketoacidosis (DKA): A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Delayed diagnosis and treatment of rhabdomyolysis in diabetic emergencies may lead to irreversible kidney damage and progress to chronic kidney disease. Therefore, early detection and correction of electrolyte disturbances, resulting from diabetes and risk factors for rhabdomyolysis, is essential to avoid complications and renal function improvement. In this case report, a patient with two weeks history of polyuria, polydipsia, and nocturia showed up at ED with epigastric abdominal pain, nausea, and non-bloody vomiting. The patient was in a diabetic ketoacidosis episode in which rhabdomyolysis developed and complicated into acute renal failure. Few case reports in the literature have mentioned the association of hypophosphatemia, severe acidosis, and high osmolarity as contributors to rhabdomyolysis leading to acute kidney injury (AKI) in patients with hyperglycemic emergency cases. To our knowledge, this is the first case reported in Saudi Arabia. Therefore, our unique case sheds some light on an overlooked complication in diabetic ketoacidosis (DKA), rhabdomyolysis, in which electrolyte abnormalities are the most probable trigger.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».