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Enregistrement W4381548464 · doi:10.1016/j.xkme.2023.100685

Follow-up Care of Critically Ill Patients With Acute Kidney Injury: A Cohort Study

2023· article· en· W4381548464 sur OpenAlexafffundabout
Rachel Jeong, Matthew T. James, Robert R. Quinn, Pietro Ravani, Sean M. Bagshaw, Henry T. Stelfox, Neesh Pannu, Alix Clarke, Ron Wald, Tyrone G. Harrison, Daniel J. Niven, Ngan N. Lam

Notice bibliographique

RevueKidney Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoAlberta Health ServicesSt. Michael's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKidney Foundation of CanadaGovernment of AlbertaCanada Research ChairsAlberta Health Services
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryRenal replacement therapyRenal functionCreatinineDialysisCumulative incidenceIntensive care unitIncidence (geometry)NephrologyInternal medicineRetrospective cohort studyCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale & Objective To evaluate follow-up care of critically ill patients with acute kidney injury (AKI). Study Design Retrospective cohort study. Settings & Participants Patients admitted to the intensive care unit (ICU) with AKI in Alberta, Canada from 2005 to 2018, who survived to discharge without kidney replacement therapy or estimated glomerular filtration rate<15mL/min/1.73m 2 . Exposure AKI (defined as≥50% or≥0.3mg/dL serum creatinine increase). Outcomes The primary outcome was the cumulative incidence of an outpatient serum creatinine and urine protein measurement at 3 months postdischarge. Secondary outcomes included an outpatient serum creatinine or urine protein measurement or a nephrologist visit at 3 months postdischarge. Analytical Approach Patients were followed from hospital discharge until the first of each outcome of interest, death, emigration from the province, kidney replacement therapy (maintenance dialysis or kidney transplantation), or end of study period (March 2019). We used non-parametric methods (Aalen–Johansen) to estimate the cumulative incidence functions of outcomes accounting for competing events (death and kidney replacement therapy). Results There were 29,732 critically ill adult patients with AKI. The median age was 68 years (IQR, 57-77), 39% were female, and the median baseline estimated glomerular filtration rate was 72mL/min/1.73m 2 (IQR, 53-90). The cumulative incidence of having an outpatient creatinine and urine protein measurement at 3 months postdischarge was 25% (95% CI, 25-26). At 3 months postdischarge, 64% (95% CI, 64-65) had an outpatient creatinine measurement, 28% (95% CI, 27-28) had a urine protein measurement, and 5% (95% CI, 4-5) had a nephrologist visit. Limitations We lacked granular data, such as urine output. Conclusions Many critically ill patients with AKI do not receive the recommended follow-up care. Our findings highlight a gap in the transition of care for survivors of critical illness and AKI.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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