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Enregistrement W4408405315 · doi:10.1097/cce.0000000000001222

Host Response Protein Biomarkers Indicative of Persistent Acute Kidney Injury in Critically Ill COVID-19 Patients

2025· article· en· W4408405315 sur OpenAlexaff
Thei Steenvoorden, Koen C. de Kruijf, Brent Appelman, Bas Moggre, Lieuwe D. J. Bos, Alexander P. J. Vlaar, Renée A. Douma, Fabrice Uhel, Jesper Kers, Jetta J. Oppelaar, Lonneke A. van Vught, Martijn Beudel, Paul Elbers, W. Joost Wiersinga, Liffert Vogt, Hessel Peters-Sengers

Notice bibliographique

RevueCritical Care Explorations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNierstichtingAmsterdam University Medical Centers
Mots-clésAcute kidney injuryMedicineProcalcitoninCystatin CSepsisInternal medicineBiomarkerCreatinineKidney diseaseGastroenterologyRenal functionImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Sepsis-related host-response anomalies contribute to acute kidney injury (AKI) duration. Data on the host-response specific to COVID-19-associated AKI (COVID-AKI) in critically ill patients is limited. OBJECTIVES: We postulated that persistent COVID-AKI (> 48 hr) differs in host response from transient (< 48 hr) or no COVID-AKI. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This prospective biomarker study observed patients with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection, without chronic kidney disease, in three ICUs from March 2020 to July 2020. AKI was assessed by hourly urine output and daily plasma creatinine. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Luminex and enzyme-linked immunosorbent assay were used to analyze 48 plasma protein biomarkers across six pathophysiological domains, which were tested with mixed-effects models. RESULTS: Of 177 included patients, 106 (59.9%) had AKI within the first 48 hours of admission, of whom 76 (71.7%) had persistent AKI and 30 (28.3%) transient AKI. Those with persistent AKI often had obesity, hypertension, and a higher Sequential Organ Failure Assessment score due to the renal component. Longitudinal analyses revealed that seven proteins were elevated in persistent AKI compared with no AKI. These were related to inflammation (triggering receptor expressed on myeloid cells 1, p < 0.001; tumor necrosis factor receptor 1, p < 0.001; procalcitonin, p = 0.001), complement activation (mannan-binding lectin serine protease-2, p = 0.001), kidney dysfunction (cystatin C, p < 0.001; neutrophil gelatinase-associated lipocalin, p < 0.001), and lung dysfunction (Clara cell secretory protein 16, p < 0.001). AKI (duration) was not associated with differences in the cytokine signaling, endothelial cell activation, or coagulation domains. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: In contrast with sepsis-associated AKI, primarily inflammation-related biomarker levels correlated with COVID-AKI persistence. This study offers insights into COVID-AKI and may guide approaches to mitigate its persistence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,603
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,603
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,401 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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