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Enregistrement W4407392447 · doi:10.3390/jcm14041212

Influence of Baseline Kidney Function on Patient and Kidney Outcomes in Patients with COVID-19: A Multi-National Observational Study

2025· article· en· W4407392447 sur OpenAlexaff
Harin Rhee, Etienne Macedo, Gary Cutter, Eric Judd, Sreejith Parameswaran, Elizabeth Maccariello, Wen-Jiun Liu, Nicholas M. Selby, Josée Bouchard, Guillermo García-García, Javier A. Neyra, Manjusha Yadla, Josephine Abraham, Kent Doi, Guillermo Villamizar, Abdías Hurtado, Ravindra L. Mehta

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésMedicineKidney diseaseRenal functionAcute kidney injuryInternal medicineIntensive care unitKidneyRetrospective cohort studyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Acute kidney injury (AKI) is a common complication of coronavirus disease-19 (COVID-19), but the impact of baseline kidney function and care processes on outcomes is not well understood. We hypothesized that baseline kidney health status may influence courses and outcomes of AKI. Methods: This is a multinational, multicenter, retrospective cohort study. We included hospitalized adult COVID-19 patients with kidney disease (AKI, end-stage kidney disease (ESKD), chronic kidney disease (CKD), or kidney transplant (KT) recipients) from 1 January 2020 to 31 March 2022, across 52 centers in 23 countries. Patients with no prior kidney function information were classified as acute kidney disease (AKD) if estimated glomerular filtration rate (eGFR) at admission was <60 mL/min/1.73 m2 and as no known kidney disease (NKD) if eGFR was ≥60 mL/min/1.73 m2. We defined combined outcome as death or non-kidney recovery at hospital discharge. Multivariable binary regression models were applied. Results: Among 4158 patients, 882 had ESKD, and 3038 developed AKI. AKI patients were categorized as NKD (31.8%), AKD (38.6%), CKD (23.3%), and KT recipients (3.3%). NKD patients had higher AKI severity and more intensive care unit care needs. In the multivariable analyses, the risk of the combined outcome was higher in AKD (OR 1.459 [1.061, 2.005]) or CKD (OR 1.705 [1.206, 2.410]) patients, although the risk of in-hospital mortality was similar to NKD. Among the survivors at hospital discharge, the risk of partial or non-recovery was higher in CKD (OR 5.445 [3.864, 7.672]) or KT recipients (OR 4.208 [2.383, 7.429]) compared to NKD. These findings were consistent across income categories. Conclusions: Among AKI patients with COVID-19, nearly two-thirds had underlying kidney dysfunction, with 55% identified as having baseline AKD, which had higher risk of death or non-kidney recovery at discharge compared to NKD.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,335 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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