The Risk of AKI in the Elderly With Advanced CKD
Notice bibliographique
Résumé
Background: AKI in the elderly is associated with short- and long-term mortality, increased risk of ESKD, and functional decline. Estimating the incidence of AKI in advanced CKD is challenging, given that the 0.3 mg/dl threshold might not be of clinical significance. Using the KDIGO definitions, we assessed AKI frequency and recovery time in the elderly with advanced CKD as well as its predictors. Methods: We included all patients ≥ 70 years of age and followed for ≥3 months at the Sacré-Coeur kidney protection clinic from 2012 to 2020. All AKI episodes, defined by an increase of 0.3 mg/dL over 48 hours or 1.5x increase over 7 days during the followup period were recorded. Given the elevated baseline creatinine, we also identified subpopulations of patients who also reached 0.5 and 1.0 mg/dL elevation in creatinine. We assessed differences between age groups. AKI recovery was defined as a return to within 0.3 mg/dL from baseline, within 2 or 7 days. Results: We included 462 patients, of which 46 % were female, with an initial eGFR of 20 ± 8 mL/min/1.73m2, and followed for a median of 21 [9-38] months. The rate of AKI was 36 events/100 patient-years, with 39 % experiencing at least one episode. AKI incidence was similar across age strata (Table), but recovery using the 1.5x criteria in those ≥ 90 years was lower (43 % vs. 79 %, p = 0.04). CKD etiologies were not associated with the risk or recovery of AKI. Predisposing risk factors of AKI were a history of congestive heart failure (26 % vs. 13 %, p = 0.005) and liver disease (44 % vs 15 %, p = 0.02). Conclusions: AKI frequency is elevated in the elderly with severe CKD, with an increased risk of non-recovery in the very old. Funding: Private Foundation Support
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».