Serum Cystatin C as an Index of Early Detection of Acute Kidney Injury in Children With Severe Malaria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute kidney injury (AKI) in severe malaria is a major cause of morbidity and mortality. It is often diagnosed using serum creatinine (Scr), which has several limitations. A test for early confirmation of AKI devoid of these limitations is therefore required. Serum cystatin C is therefore suggested as an early screening tool in diagnosing AKI in severe malaria. This study aimed at determining the accuracy of serum cystatin C in the early diagnosis of AKI in severe malaria. Methods: This was a cross-sectional study. Children with World Health Organization (WHO)-defined severe malaria were recruited and AKI was defined using the Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) and WHO criteria as well as a serum cystatin C level of > 0.95 mg/L. The Scr and cystatin C levels were done and data were analyzed with a P-value less than 5% considered significant. Results: A total of 126 children aged 1 - 15 years comprising 70 (55.6%) males with a male-to-female ratio of 1.25:1 were studied. The prevalence of AKI was 38.9% using serum cystatin C, 23.8% using KDIGO and 11.9% using WHO criteria with statistically significant difference (P = 0.001). The mean serum cystatin C was 0.74 (0.59) mg/L. The sensitivity, specificity, and negative predictive value of cystatin C in the diagnosis of AKI in severe malaria were 80.0%, 73.9%, and 92.2%, respectively using the KDIGO definition of AKI. Conclusion: Serum cystatin C has a high sensitivity, specificity and negative predictive value and can be used to screen children for early detection of AKI in severe malaria. World J Nephrol Urol. 2024;13(1):19-25 doi: https://doi.org/10.14740/wjnu445
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».