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Enregistrement W4387382398 · doi:10.14740/jocmr4990

Hypernatremia: Epidemiology and Predictive Role in Emerging and Established Acute Kidney Injury

2023· review· en· W4387382398 sur OpenAlexvenueno aff
Clara Jansch, Igor Matyukhin, Marahrens Marahrens, Rebecca Lehmann, Baschar Khader, Oliver Ritter, Susann Patschan, Daniel Patschan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectrolyte and hormonal disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypernatremiaMedicineHyponatremiaAcute kidney injuryIntensive care medicineEpidemiologyRenal replacement therapyCochrane LibraryRetrospective cohort studyInternal medicinePediatricsEmergency medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypernatremia (plasma sodium > 145 mmol/L) reflects impaired water balance, and affected patients can suffer from severe neurologic symptoms. Hyponatremia, on the other hand, is the most frequent electrolyte disorder in hospitals. It may be diagnosed in acute kidney injury (AKI), but hyponatremia prior to the diagnosis of AKI has also predictive or prognostic value in the short term. Aim of the article was to summarize data on both, epidemiology and outcomes of in-hospital acquired hypernatremia ("In-hospital acquired" refers to the diagnosis of either hypo- or hypernatremia in patients, who did not exhibit any of these electrolyte imbalances upon admission to the hospital). It also aimed to discuss its predictive role in patients with emerging or established AKI. Five databases were searched for references: PubMed, Medline, Google Scholar, Scopus, and Cochrane Library. Studies published between 2000 and 2023 were screened. The following keywords were used: "hypernatremia", "mortality", "pathophysiology", "acute kidney injury", "AKI", "risk prediction", "kidney replacement therapy", "KRT", "renal replacement therapy", "RRT", "hyponatremia", and "heart failure". A total of 16 studies were deemed eligible for inclusion. Among these, 13 studies had a retrospective design, two investigations were published as secondary analyses from prospective trial cohorts, and one study was prospective in nature. Out of the 16 studies, 11 focused on the epidemiology and outcomes of hypernatremia, while five investigations were related to AKI and/or AKI-associated endpoints. The prevalence of hypernatremia diagnosed during hospitalization varied from 1.9% to 6.8%, with one exception where it was 30.8%. All studies demonstrated associations between hypernatremia and mortality, even over extended periods after discharge. In AKI patients, hypernatremia shows potential for predicting in-hospital death. In conclusion, hypernatremic individuals are at higher risk of death during in-hospital therapy. Also, the electrolyte disorder potentially qualifies as a future biomarker for AKI onset and AKI-associated mortality.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0160,020
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,325
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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