Acute kidney injury in diabetic patients: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus (DM) is the most common cause of chronic kidney disease, which leads to end-stage renal failure worldwide. Glomerular damage, renal arteriosclerosis, and atherosclerosis are the contributing factors in diabetic patients, leading to the progression of kidney damage. Diabetes is a distinct risk factor for acute kidney injury (AKI) and AKI is associated with faster advancement of renal disease in patients with diabetes. The long-term consequences of AKI include the development of end-stage renal disease, higher cardiovascular and cerebral events, poor quality of life, and high morbidity and mortality. In general, not many studies discussed extensively "AKI in DM." Moreover, articles addressing this topic are scarce. It is also important to know the cause of AKI in diabetic patients so that timely intervention and preventive strategies can be implemented to decrease kidney injury. Aim of this review article is to address the epidemiology of AKI, its risk factors, different pathophysiological mechanisms, how AKI differs between diabetic and nondiabetic patients and its preventive and therapeutic implications in diabetics. The increasing occurrence and prevalence of AKI and DM, as well as other pertinent issues, motivated us to address this topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».