Risk of Incident Bleeding After AKI: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: End-stage kidney disease (ESKD) causes bleeding diathesis; however, whether these findings are extrapolable to acute kidney injury (AKI) remains uncertain. We assessed whether AKI is associated with an increased risk of de novo bleeding. Methods: We conducted a one-year single-center retrospective cohort study, excluding readmissions, admissions less than 24 hours, ESKD or kidney transplant patients. The primary outcome was the development of incident bleeding analyzed by multivariate time-dependent Cox models and independently adjudicated by two investigators. Results: In 1,001 patients, bleeding occurred in 48% of AKI and 57% of non-AKI patients (p=0.007). To identify predictors of incident bleeding, we excluded patients who bled before ICU (n=488). In bleeding-free patients (n=513), we observed a trend toward higher risks of bleeding in AKI (22% vs. 16%,p=0.06), and a higher risk of bleeding in AKI-requiring dialysis (38% vs. 17%, p=0.01). Cirrhosis, AKI-requiring dialysis, anticoagulation, and coronary artery disease were associated with bleeding (HR 3.67, 95%CI:1.33-10.25; HR 2.82, 95%CI:1.26-6.32; HR 2.34, 95%CI:1.45-3.80; and HR 1.84, 95%CI:1.06-3.20, respectively), while SOFA score and sepsis had a protective association (HR 0.92 95%CI:0.84-0.99 and HR 0.55, 95%CI:0.34-0.91, respectively). Incident bleeding was not associated with mortality. Conclusions: AKI-requiring dialysis was associated with incident bleeding, independent of anticoagulant administration. Studies are needed to better understand how AKI affects coagulation and clinical outcomes. Funding: Government Support - Non-U.S.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».