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Enregistrement W4309900047 · doi:10.1186/s13054-022-04229-0

Fluid balance and renal replacement therapy initiation strategy: a secondary analysis of the STARRT-AKI trial

2022· article· en· W4309900047 sur OpenAlexafffund
Ron Wald, Brian Kirkham, Bruno R. da Costa, Ehsan Ghamarian, Neill K. J. Adhikari, William Beaubien‐Souligny, Rinaldo Bellomo, Martin Gallagher, Stuart L. Goldstein, Eric A. J. Hoste, Kathleen D. Liu, Javier A. Neyra, Marlies Ostermann, Paul M. Palevsky, Antoine Schneider, Suvi T. Vaara, Sean M. Bagshaw

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health ServicesCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchKidney Foundation of Canada
Mots-clésMedicineRenal replacement therapyQuartileRandomizationAcute kidney injuryRandomized controlled trialInternal medicineBalance (ability)Intensive care medicinePhysical therapyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Among critically ill patients with acute kidney injury (AKI), earlier initiation of renal replacement therapy (RRT) may mitigate fluid accumulation and confer better outcomes among individuals with greater fluid overload at randomization. METHODS: We conducted a pre-planned post hoc analysis of the STandard versus Accelerated initiation of Renal Replacement Therapy in Acute Kidney Injury (STARRT-AKI) trial. We evaluated the effect of accelerated RRT initiation on cumulative fluid balance over the course of 14 days following randomization using mixed models after censoring for death and ICU discharge. We assessed the modifying effect of baseline fluid balance on the impact of RRT initiation strategy on key clinical outcomes. Patients were categorized in quartiles of baseline fluid balance, and the effect of accelerated versus standard RRT initiation on clinical outcomes was assessed in each quartile using risk ratios (95% CI) for categorical variables and mean differences (95% CI) for continuous variables. RESULTS: Among 2927 patients in the modified intention-to-treat analysis, 2738 had available data on baseline fluid balance and 2716 (92.8%) had at least one day of fluid balance data following randomization. Over the subsequent 14 days, participants allocated to the accelerated strategy had a lower cumulative fluid balance compared to those in the standard strategy (4509 (- 728 to 11,698) versus 5646 (0 to 13,151) mL, p = 0.03). Accelerated RRT initiation did not confer greater 90-day survival in any of the baseline fluid balance quartiles (quartile 1: RR 1.11 (95% CI 0.92 to 1.34), quartile 2: RR 1.03 (0.87 to 1.21); quartile 3: RR 1.08 (95% CI 0.91 to 1.27) and quartile 4: RR 0.87 (95% CI 0.73 to 1.03), p value for trend 0.08). CONCLUSIONS: Earlier RRT initiation in critically ill patients with AKI conferred a modest attenuation of cumulative fluid balance. Nonetheless, among patients with greater fluid accumulation at randomization, accelerated RRT initiation did not have an impact on all-cause mortality. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov number, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02568722 , registered October 6, 2015.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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