Association of Age, Frailty, and Strategy for Initiation of Kidney Replacement Therapy: A Post Hoc Analysis of the STARRT-AKI Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute kidney injury (AKI) is a significant public health issue, and its incidence continues to rise. Older age is associated with a high risk of AKI and mortality, which often poses a clinical dilemma particularly with the implementation of invasive management such as renal-replacement therapy (RRT). The aim of this study is to assess the association of age and frailty with clinical outcomes in patients with severe AKI, according to accelerated and standard RRT initiation strategies in the STARRT-AKI trial. Methods: This was a secondary analysis of an international randomized trial. Older age was defined as ≥65 years. Frailty was assessed using the clinical frailty scale (CFS) score and defined as a score ≥5. The primary outcome was all-cause mortality at 90 days. Secondary outcomes included RRT dependence and RRT-free days at 90 days. We used logistic and linear regression and interaction testing to explore the impact of age and frailty on clinical outcomes. Results: Of 2927 patients randomized in the STARRT-AKI trial, 1616 (55.2%) were aged ≥ 65 years (median [IQR] 73.9 [69.4 - 78.9]). Older patients had greater comorbid cardiovascular and chronic kidney disease, were more likely to be surgical admissions and to receive vasopressors at baseline. Older patients had higher 90-day mortality (50.4% vs. 35.6%, adjusted-OR, 1.81 [1.53 to 2.13], p<0.001). There was no significant difference in RRT dependence at 90 days between older and younger patients (8.7% vs. 7.8%, adjusted-OR, 1.21 [0.82 to 1.79], p=0.325). Patients with frailty had higher mortality; but no difference in RRT dependence at 90-days. There was no significant interaction between age and CFS score in relation to mortality, RRT dependence at 90 days, and other secondary outcomes. There was no significant difference in the proportion of patients who received RRT in the standard-strategy stratified by age groups (adjusted-OR, 0.85 [0.67 to 1.08], p=0.180). Conclusion: In this secondary analysis of the STARRT-AKI trial, older and frail patients had higher mortality at 90 days; however, there was no difference in RRT dependence. Mortality and RRT dependence were not modified by RRT initiation strategy in older or frail patients.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».