Prospective Study of Ultrasound Markers of Organ Congestion in Critically Ill Patients With Acute Kidney Injury
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionOrgan congestion may be a mediator of adverse outcomes in critically ill patients with severe acute kidney injury (AKI). The presence of abnormal venous Doppler waveforms could identify patients with clinically significant organ congestion who may benefit from a decongestive strategy.MethodsThis prospective multicenter cohort study enrolled patients with severe AKI defined as KDIGO stage 2 or higher. Patients were not eligible if they received renal replacement therapy (RRT) for more than 72 hours at the time of screening. Participants underwent serial Doppler ultrasound examinations of the portal, hepatic and intra-renal veins during the week following enrolment. We calculated the Venous Excess UltraSound (VExUS) score based on these data. The primary outcome studied was major adverse kidney events at 30 days (MAKE30) defined as death, RRT dependence, or a persistent decrease in kidney function.ResultsA total of 125 patients were included for whom 291 ultrasound assessments were performed. Severely abnormal venous waveforms were documented in 14.4% of portal vein assessments, 6.5% of intra-renal venous assessments, and 14.4% of hepatic vein assessments. The individual ultrasound markers were not associated with MAKE30. The VExUS score (Grade 0-1: Ref, Grade 2 – adjusted hazard ratio (aHR): 4.03, CI: 1.81; 8.99, Grade 3 – aHR: 2.70, CI: 1.10; 6.65, p=0.03), as well as severely abnormal portal, hepatic and intra-renal vein Doppler were each independently associated with mortality.ConclusionsWhile not significantly associated with MAKE30, venous Doppler abnormalities suggestive of venous congestion were associated with higher mortality in critically ill patients with severe AKI.Trial registrationClinicaltrials.gov identifier: NCT04095143 (https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04095143), registered on September 19, 2019 (retrospectively registered)
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».