Adverse Long-Term Outcomes following AKI in Hospitalized Children: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute kidney injury (AKI) is common during pediatric hospitalizations and is associated with adverse short-term outcomes. However, long-term outcomes among survivors of pediatric AKI remain uncertain. We performed a systematic review to determine the risk of long-term outcomes following an episode of AKI. Methods: We conducted a systematic literature search in EMBASE, PubMed, and Web of Science for studies reporting adverse events at least three months following AKI defined using standardized definitions in participants aged <18 year. We excluded studies if they reported outcomes in children with obstructive lesions, renal vascular disorder (i.e HUS), or solid organ transplantations. Random effect meta-analyses were performed to calculate pooled estimates. Results: Of 12817 records identified through our initial search, 38 studies (14892 participants) were included in the final analysis. Pooled cumulative incidence of participants with CKD, mortality, proteinuria, and hypertension was 16% (95% CI: 12 to 19), 6% (3 to 8), 19% (11 to 26) and 13% (10 to 17) respectively, following an episode of AKI. Only 24 studies with follow up period ranging from 6 months to 15 years included a comparator group of patients without AKI. The odds of developing CKD was higher among children with AKI as compared to those without AKI (OR: 1.57, 95% CI: 1.05 to 2.35; Figure 1). Mortality was also higher after AKI (OR: 1.84, 95% CI: 1.28 to 2.63). There was no significant association between AKI and proteinuria (OR: 1.13, 0.63 to 2.03) or hypertension (OR: 1.27, 0.75 to 2.15) at follow up. Conclusion: Children with AKI are at a higher risk of developing long-term CKD and mortality. These findings support enhanced surveillance of kidney function after an episode of AKI, with the aim of improving long-term kidney and patient survival.Pooled odds ratio of chronic kidney disease
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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) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».