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Enregistrement W4403832480 · doi:10.1681/asn.2024kg2t56gw

Trajectories of Fluid Management after Initiation of Kidney Replacement Therapy in Critically Ill Patients: Insights from the STARRT-AKI Trial

2024· article· en· W4403832480 sur OpenAlexaff
William Beaubien‐Souligny, Ehsan Ghamarian, Sean M. Bagshaw, Kevin E. Thorpe, Ron Wald

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of AlbertaOccupational Cancer Research CentreCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritically illIntensive care medicineMedicineRenal replacement therapyAcute kidney injuryCritical illnessInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Fluid management is an essential component of renal replacement therapy (RRT) in critically ill patients. Both a positive cumulative fluid balance (CFB) and high net ultrafiltration (NUF) have been associated with adverse outcomes but fluid management trajectories remain incompletely described by previous efforts. We aimed to analyze the CFB/NUF as a trajectory over the first week after the initiation of RRT. Methods: This is a secondary analysis using fluid balance data from individuals enrolled in the standard-strategy arm of the STARRT-AKI trial who initiated RRT. Cumulative fluid balance (CFB) since RRT initiation and daily net ultrafiltration (NUF) adjusted for body weight during the first 7 days after initiation of RRT were the main variables studied. We employed multivariable joint longitudinal models to determine the association with 90-day mortality. We then modeled the trajectory of fluid parameters using spline functions and used latent class analysis methods to identify predominant trajectories to compare patients’ characteristics and outcomes. Results: We included 855 patients in the analysis. After adjustments, an association between CFB and 90-day mortality was found (HR: 1.075 (1.04; 1.11) p<0.001) but no association with net daily NUF (HR: 0.95 (CI: 0.64; 1.39) p=0.78). Using latent class analysis, we identified two distinct CFB/NUF trajectories. Class A was characterized by a slight increase in CFB and low/stable NUF after RRT initiation while class B was characterized by an increasingly negative CFB with initially higher daily NUF during the first 4 days followed by a stabilization after day 4. In adjusted analysis, individuals classified in class A were at higher risk for 90-day mortality (aOR: 2.22 CI: 1.52; 3.28) p<0.001) compared to class B. Conclusion: Beyond cumulative fluid balance and daily NUF rate, the overarching CFB/NUF trajectory should be considered when attempting to elucidate the safety of fluid balance management strategies.Predominant trajectories of A) cumulative fluid balance (CFB) in mL/kg and B) daily ultrafiltration rate (UF) in mL/kg/d.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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