Diagnosis (by p-RIFLE and KDIGO) and Risk Factors of Acute Kidney Injury in Pediatric Diabetic Ketoacidosis: A Retrospective Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle