Kidney Injury in Children after Hematopoietic Stem Cell Transplant
Notice bibliographique
Résumé
Hematopoietic cell transplant (HCT), used for treatment of many malignant and non-malignant pediatric diseases, is associated with serious complications, limiting this therapy's benefit. Acute kidney injury (AKI), seen often after HCT, can occur at different stages of the transplant process and contributes to morbidity and mortality after HCT. The etiology of AKI is often multifactorial, including kidney hypoperfusion, nephrotoxicity from immunosuppressive and antimicrobial agents, and other transplant-related complications such as transplant-associated thrombotic microangiopathy and sinusoidal obstructive syndrome. Early recognition of AKI is crucial to prevent further AKI and associated complications. Initial management includes identifying the etiology of AKI, preventing further kidney hypoperfusion, adjusting nephrotoxic medications, and preventing fluid overload. Some patients will require further support with kidney replacement therapy to manage fluid overload and AKI. Biomarkers of AKI, such as neutrophil gelatinase-associated lipocalin can aid in detecting AKI before a rise in serum creatinine, allowing earlier intervention. Long-term kidney dysfunction is also prominent in this population. Therefore, long-term follow-up and monitoring of renal function (glomerular filtration rate, microalbuminuria) is required along with management of hypertension, which can contribute to chronic kidney disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».