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Enregistrement W4393376182 · doi:10.1097/ccm.0000000000006284

Quantifying the Impact of Alternative Definitions of Sepsis-Associated Acute Kidney Injury on its Incidence and Outcomes: A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4393376182 sur OpenAlexaff
Lachlan Donaldson, Ruan Vlok, Ken Sakurai, Morgan Burrows, Gabrielle McDonald, Karthik Venkatesh, Sean M. Bagshaw, Rinaldo Bellomo, Anthony Delaney, John Myburgh, Naomi Hammond, Balasubramanian Venkatesh

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injurySepsisIncidence (geometry)Intensive care medicineMeta-analysisEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To derive a pooled estimate of the incidence and outcomes of sepsis-associated acute kidney injury (SA-AKI) in ICU patients and to explore the impact of differing definitions of SA-AKI on these estimates. DATA SOURCES: Medline, Medline Epub, EMBASE, and Cochrane CENTRAL between 1990 and 2023. STUDY SELECTION: Randomized clinical trials and prospective cohort studies of adults admitted to the ICU with either sepsis and/or SA-AKI. DATA EXTRACTION: Data were extracted in duplicate. Risk of bias was assessed using adapted standard tools. Data were pooled using a random-effects model. Heterogeneity was assessed by using a single covariate logistic regression model. The primary outcome was the proportion of participants in ICU with sepsis who developed AKI. DATA SYNTHESIS: A total of 189 studies met inclusion criteria. One hundred fifty-four reported an incidence of SA-AKI, including 150,978 participants. The pooled proportion of patients who developed SA-AKI across all definitions was 0.40 (95% CI, 0.37-0.42) and 0.52 (95% CI, 0.48-0.56) when only the Risk Injury Failure Loss End-Stage, Acute Kidney Injury Network, and Improving Global Outcomes definitions were used to define SA-AKI. There was significant variation in the incidence of SA-AKI depending on the definition of AKI used and whether AKI defined by urine output criteria was included; the incidence was lowest when receipt of renal replacement therapy was used to define AKI (0.26; 95% CI, 0.24-0.28), and highest when the Acute Kidney Injury Network score was used (0.57; 95% CI, 0.45-0.69; p < 0.01). Sixty-seven studies including 29,455 participants reported at least one SA-AKI outcome. At final follow-up, the proportion of patients with SA-AKI who had died was 0.48 (95% CI, 0.43-0.53), and the proportion of surviving patients who remained on dialysis was 0.10 (95% CI, 0.04-0.17). CONCLUSIONS: SA-AKI is common in ICU patients with sepsis and carries a high risk of death and persisting kidney impairment. The incidence and outcomes of SA-AKI vary significantly depending on the definition of AKI used.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0340,061
Bibliométrie0,0140,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,359
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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