The Association of Metabolic Acidosis with AKI in Patients with CKD: A Retrospective Cohort Study in Two Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Background: Metabolic acidosis in patients with chronic kidney disease (CKD) results from a loss of kidney function. It has been associated with more rapid CKD progression, all-cause mortality, and other adverse outcomes. Whether metabolic acidosis is associated with a higher risk of acute kidney injury (AKI) remains unknown. Methods: We conducted a retrospective cohort study in 2 North American cohorts (US EMR cohort and Manitoba Claims cohort) using electronic health records and administrative data of patients with CKD Stages G3-G5. The primary exposure was metabolic acidosis (serum bicarbonate between 12 and <22 mEq/L), and the primary outcome of interest was the development of AKI (defined using ICD-9 and 10 codes at hospital admission or a laboratory-based definition based on KDIGO guidelines). We applied Cox proportional hazards regression models adjusting for common demographic and clinical characteristics. Results: In both cohorts, metabolic acidosis was associated with AKI: HR 1.565 (95% CI 1.518 - 1.613) in the US EMR cohort and HR 1.652 (95% CI 1.578 - 1.729) in the Manitoba Claims cohort. The association was consistent when serum bicarbonate was treated as a continuous variable, and in multiple subgroup and sensitivity analyses including those adjusting for albuminuria. Conclusions: Metabolic acidosis is associated with a higher risk of AKI in patients with CKD. AKI should be considered as a safety outcome in studies of treatments for patients with metabolic acidosis. Funding: Commercial Support - Tricida, Inc.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».