Urine Complement Factor Ba Is an AKI Biomarker in Critically Ill Children
Notice bibliographique
Résumé
Background: Critically ill children with acute kidney injury (AKI) suffer from high morbidity and mortality and lack treatment options. Complement activation is implicated in AKI pathogenesis, which could potentially be treated with complement-targeted therapeutics. We assessed the association between urine Ba, an activated fragment of the alternative complement pathway, and AKI in a heterogeneous cohort of critically ill children. Methods: A biorepository of critically ill children was leveraged and identified children with pRIFLE criteria AKI (stage 1 eGFR 25% decreased; stage 2 eGFR 50% decreased; stage 3 eGFR 75% decreased). ELISAs quantified urine Ba values. The log value of Ba was used in ANOVA with pairwise comparison by the Tukey method. Logistic regression tested the association between urine Ba and AKI. Results: 73 patients from the original study had urine specimens available. 17 with no AKI, 26 with stage 1, 16 with stage 2, and 14 with stage 3 AKI. Ba was higher in patients with stage 3 AKI compared to all other stages, and higher in patients with stage 2 AKI versus no AKI (Figure 1; p<0.05). Multivariate analysis showed the association between urine Ba and AKI (OR 1.40, 95% CI 1.08-1.82, p = 0.002) after adjusting for PRISM (an estimate of illness severity). Conclusions: Urine factor Ba levels are increased in patients with AKI compared to patients without AKI. In patients with similar illness severity on admission, a doubling of urine Ba level was associated with a 40% increase in AKI diagnosis. Further studies are needed to investigate the role of complement activation in critically ill children at risk of AKI, to help stratify patients to study complement therapeutics in. Funding: NIDDK Support, Other NIH Support - National Institutes of Health Grants Eunice Kennedy Shriver Institute of Child Health & Human Development K12 HD 047349 Multivariate logistic regression
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».