Acute Kidney Injury in Autoimmune-Mediated Rheumatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury (AKI) is increasingly affecting hospitalized patients worldwide. Patients with inflammatory rheumatic diseases, although primarily impacted by functional impairment and sometimes structural damage to joints, bones, and muscle tissue, may also develop AKI during the course of their disease. This narrative review aimed to summarize potential causes of AKI and the associated disease patterns. The following databases were searched for references: PubMed, Web of Science, Cochrane Library, and Scopus. The search period covered from 1958 to 2024. Certain inflammatory rheumatic diseases increase the risk of AKI due to specific types of kidney disease. However, the most common conditions, such as rheumatoid arthritis and spondylarthritis, rarely cause AKI directly. Among the medications used for pain and sometimes disease activity control, nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) can potentially induce AKI, even progressing to acute tubular necrosis. There is evidence that certain rheumatic diseases are associated with increased risk of AKI, independently of directly affecting kidney function or structure. However, the data on this topic are quite limited. AKI is a potentially significant issue for patients with inflammatory rheumatic diseases. Additional data on the increased risk of AKI, independent of direct kidney involvement, are needed.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».