Increased risk of acute kidney injury in the first part of an ultra‐trail—Implications for abandonment
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidneys injuries (AKIs) have been described in marathon and trail running. The currently available data allows assessment of before/after comparisons but does not allow an analysis of what happens during the race. A multidisciplinary assessment protocol was performed during the first trail of Clécy (Normandy France) in November 2021. This allowed an initial assay to be carried out, then at the end of each of the 6 loops of 26 km, and finally after 24 h of recovery. The race extends over 156 km in hilly terrain and 6000 m of elevation gain (D+). The level of impairment according to the RIFLE classification was defined for each runner at each assay. Fifty-five runners were at the start, and the per protocol analysis involved 36 runners (27 men and 9 women, 26 finishers). Fifteen (41.7%) of the riders presented at least one result corresponding to a "RIFLE risk" level. After 24 h of rest, only one runner still had a "RIFLE Risk". The distance around the marathon seems to be the moment of greatest risk. For the first time, we find an association between this renal risk and the probability of abandonment. Many runners are vulnerable to kidney damage during long-duration exercise, which is why it's important to limit risk situations, such as the use of potentially toxic drugs or hydration disorders. The consumption of NSAIDs (nonsteroidal anti-inflammatory drugs) before or during an ultra-distance race should therefore be prohibited. Attention should be paid to hydration disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».