Point-of-care Ultrasound to Assess Hemodynamic Contributors to Acute Kidney Injury in Pediatric Patients With Cerebral Malaria: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute kidney injury is common in severe malaria and is independently associated with mortality. The pathogenesis of acute kidney injury (AKI) in severe malaria remains incompletely understood. Ultrasound-based tools such as point-of-care ultrasound (POCUS), ultrasound cardiac output monitors (USCOMs) and renal arterial resistive index (RRI) can be used to detect hemodynamic and renal blood flow abnormalities contributing to AKI in malaria. METHODS: We conducted a prospective study of Malawian children with cerebral malaria to determine the feasibility of using POCUS and USCOM to characterize hemodynamic contributors to severe AKI (Kidney Disease: Improving Global Outcomes stage 2 or 3). The primary outcome was feasibility (completion rate of study procedures). We also assessed for differences in POCUS and hemodynamic variables for patients with or without severe AKI. RESULTS: We enrolled 27 patients who had admission cardiac and renal ultrasounds and USCOM. Completion rates were high for cardiac (96%), renal (100%) and USCOM studies (96%). Severe AKI occurred in 13 of 27 patients (48%). No patients had ventricular dysfunction. Only 1 patient in the severe AKI group was determined to be hypovolemic ( P = 0.64). No significant differences in USCOM, RRI or venous congestion parameters were detected among patients with and without severe AKI. Mortality was 11% (3/27) with the 3 deaths occurring in the severe AKI group ( P = 0.056). CONCLUSIONS: Ultrasound-based cardiac, hemodynamic and renal blood flow measurements appear to be feasible in pediatric patients with cerebral malaria. We were unable to detect hemodynamic or renal blood flow abnormalities contributing to severe AKI in cerebral malaria. Larger studies are needed to corroborate these findings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».