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Enregistrement W4404504937 · doi:10.7759/cureus.73974

Frequency of Acute Kidney Injury in Patients Admitted With Acute Stroke at Hayatabad Medical Complex, Peshawar

2024· article· en· W4404504937 sur OpenAlexaff
Imran Khan, Mehwash Ifthikhar, Ameer Hamza, Ayesha Jamal, Muhammad Numan Saleem

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryStroke (engine)CreatinineLogistic regressionTertiary careKidney diseaseAcute strokeInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Patients hospitalized with acute stroke are at risk of developing acute kidney injury (AKI), and when both conditions occur together, patient outcomes are often worse. The relationship between stroke type, patient characteristics, and the development of AKI is not fully understood, particularly in tertiary care settings in Pakistan, where healthcare resources and patient characteristics may differ from Western populations. Objective To determine the frequency of AKI and identify associated risk factors, including stroke type, severity, and comorbidities, in patients presenting with acute stroke at a tertiary care center in Pakistan, the Hayatabad Medical Complex, Peshawar. Methods This cross-sectional study was conducted at Hayatabad Medical Complex, Peshawar, from February to July 2023. A total of 214 patients with acute stroke were enrolled through non-probability consecutive sampling. AKI was defined using Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) criteria as an increase in serum creatinine by ≥0.3 mg/dL within 48 hours or ≥1.5 times baseline within seven days. Chi-square tests and multivariate logistic regression were used for statistical analysis using IBM SPSS Statistics, Version 23 (IBM Corp., Armonk, NY, USA). Results Among 214 stroke patients (mean age 53.08±7.52 years, 59.8% male), AKI occurred in 33 patients (15.4%, 95% CI: 10.8-20.9). Ischemic strokes (n=147, 68.7%) showed lower AKI prevalence compared to hemorrhagic strokes (10.2% vs 26.9%, p<0.005). AKI occurred in all severe stroke cases (26/26, 100%) but none in mild (0/12) or moderate (0/149) cases (p<0.001). Comorbidity distribution showed isolated hypertension in 9.3%, diabetes in 38.3%, and both conditions in 52.3% of patients. Mean baseline creatinine was 0.98±0.24 mg/dL, with peak levels of 1.42±0.38 mg/dL in the AKI group. Conclusions In our tertiary care setting, AKI occurred in 15.4% of acute stroke patients, with significantly higher rates of hemorrhagic strokes and severe cases. While hypertension and diabetes were common comorbidities, stroke type and severity were stronger predictors of AKI development. These findings suggest the need for targeted monitoring strategies, particularly in patients with hemorrhagic or severe strokes, to facilitate early detection and management of AKI in acute stroke settings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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