Outcomes of patients with alcohol‐associated hepatitis and acute kidney injury – Results from the HRS Harmony Consortium
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: The development of acute kidney injury (AKI) in the setting of alcohol-associated hepatitis (AH) portends a poor prognosis. Whether the presence of AH itself drives worse outcomes in patients with cirrhosis and AKI is unknown. METHODS: Retrospective cohort study of 11 hospital networks of consecutive adult patients admitted in 2019 with cirrhosis and AKI. AKI phenotypes, clinical course, and outcomes were compared between AH and non-AH groups. RESULTS: A total of 2062 patients were included, of which 303 (15%) had AH, as defined by National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism (NIAAA) criteria. Patients with AH, compared to those without, were younger and had higher Model for End-stage Liver Disease-Sodium (MELD-Na) scores on admission. AKI phenotypes significantly differed between groups (p < 0.001) with acute tubular necrosis occurring more frequently in patients with AH. Patients with AH reached more severe peak AKI stage, required more renal replacement therapy, and had higher 90-day cumulative incidence of death (45% [95% CI: 39%-51%] vs. 38% [95% CI: 35%-40%], p = 0.026). Using no AH as reference, the unadjusted sHR for 90-day mortality was higher for AH (sHR: 1.24 [95% CI: 1.03-1.50], p = 0.024), but was not significant when adjusting for MELD-Na, age and sex. However, in patients with hepatorenal syndrome, AH was an independent predictor of 90-day mortality (sHR: 1.82 [95% CI: 1.16-2.86], p = 0.009). CONCLUSIONS: Hospitalised patients with cirrhosis and AKI presenting with AH had higher 90-day mortality than those without AH, but this may have been driven by higher MELD-Na rather than AH itself. However, in patients with hepatorenal syndrome, AH was an independent predictor of mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».