Increased Serum Sodium at Acute Kidney Injury Onset Predicts In-Hospital Death
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over the last decades, acute kidney injury (AKI) has been identified as a potentially fatal diagnosis which substantially increases in-hospital mortality in the short term and morbidity/mortality in the long term. However, reliable biomarkers for predicting AKI-associated outcomes are still missing. In this study, we assessed whether serum sodium, measured at different time points during the in-hospital treatment period, provided prognostic information in AKI. Methods: This was a retrospective, observational cohort study. AKI subjects were identified via the in-hospital AKI alert system. Serum sodium and potassium levels were documented at five pre-defined time points: hospital admission, AKI onset, minimum estimated glomerular filtration rate, minimum and maximum of the respective electrolyte during the treatment period. In-hospital death, the need for kidney replacement therapy (KRT) and recovery of kidney function were defined as endpoints. Results: Patients who suffered in-hospital death (n = 37, 23.1%) showed significantly higher serum sodium levels at diagnosis of AKI (survivors: 145.7 ± 2.13 vs. non-survivors: 138.8 ± 0.636 mmol/L, P = 0.003). A logistic regression model was significant for serum sodium levels in patients with in-hospital death (X 2 , P = 0.003; odds ratio = 1.08 (1.022 - 1.141); R 2 = 0.082; d = 0.089). This suggests an increase of the relative risk for in-hospital death by 8% with every unit of serum sodium increase. Patients with a sodium above the upper normal range at AKI diagnosis were also more likely to suffer in-hospital death (P = 0.001). Conclusion: In summary, we present evidence that serum sodium, measured at time of AKI diagnosis, potentially serves as a predictor for in-hospital death in patients with AKI. J Clin Med Res. 2023;15(2):90-98 doi: https://doi.org/10.14740/jocmr4845
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».