Diagnosis (by p-RIFLE and KDIGO) and Risk Factors of Acute Kidney Injury in Pediatric Diabetic Ketoacidosis: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are two criteria to diagnose and stage acute kidney injury (AKI) in children: pediatric-Risk, Injury, Failure, Loss (p-RIFLE) and Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO). This study aims to find out the extent of agreement in diagnosis (by p-RIFLE and KDIGO) and risk factors of AKI in pediatric diabetic ketoacidosis (DKA). Materials and Methods: A retrospective cohort study involving children aged ≤15 years with DKA was conducted between January 2014 and December 2022. Those with inborn errors of metabolism, septic shock, and urinary tract disease were excluded. The primary outcome was the extent of agreement in diagnosis of AKI by p-RIFLE and KDIGO. The secondary outcomes were staging agreement, risk factors, complications (hypoglycemia, hypokalemia, and cerebral edema), time to resolution of DKA, and hospital and pediatric intensive care units (PICU) stay. Results: Data from 161 patients were collected. Mean (SD) age was 8.6 (3.7) years. Good agreement between p-RIFLE and KDIGO criteria for diagnosis of AKI was noted at admission (Kappa = 0.71, p ≤ 0.001), at 24 hours (Kappa = 0.73, p ≤ 0.001) and discharge (Kappa = 0.60, p ≤ 0.001), and for the staging of AKI at admission (Kappa = 0.81, p ≤ 0.001) at 24 hours (Kappa = 0.75, p ≤ 0.001) and discharge (Kappa = 0.48, p ≤ 0.001). On multivariate analysis, age (≤5 years: aOR = 3.03, 95% CI 1.04-8.79) is an independent risk factor for AKI at discharge by KDIGO. Cerebral edema (n = 6, 3.7%), hypoglycemia (n = 66, 41%), and hypokalemia (n = 59, 36.6%) were noted. Resolution and stay in PICU and hospitals were longer for patients with AKI. Conclusion: p-RIFLE and KDIGO criteria showed good agreement in diagnosis and staging of AKI in pediatric DKA.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».