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Enregistrement W4409360237 · doi:10.1053/j.akdh.2025.01.008

Clinical Trials Targeting Recovery and Postdischarge Care in Dialysis for Acute Kidney Injury

2025· review· en· W4409360237 sur OpenAlexafffund
Ian E. McCoy, Samuel A. Silver

Notice bibliographique

RevueAdvances in Kidney Disease and Health · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's UniversityAstraZeneca
Mots-clésAcute kidney injuryMedicineDialysisIntensive care medicineClinical trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Receipt of dialysis for acute kidney injury is common and increasing. For patients still actively receiving dialysis, it is possible that the dialysis procedure itself decreases the likelihood of kidney recovery or confounds recognition that recovery has occurred. Accordingly, 2 ongoing trials are testing hypotheses that dialysis prescriptions to minimize dialysis-induced ischemia and/or standardize dialysis discontinuation will increase the likelihood of renal recovery compared to usual care. These will be some of the first clinical trials to focus on hospitalized patients during the recovery phase of their acute illness. Meanwhile, clinical trials in the postdischarge population have found that less than 30% of patients choose to enroll when interventions require in-person nephrology follow-up, suggesting more flexible and pragmatic follow-up pathways are needed. Key considerations for future trials in dialysis for acute kidney injury will include recruiting patients at the right time in their clinical course during the window between acute kidney injury development and recovery or death, as well as providing interventions/follow-up over great distances and in multiple care settings. Testing different care strategies in this rigorous manner may eventually help reduce variation in care across centers and identify evidence-based practices that promote kidney recovery in dialysis for acute kidney injury.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,454 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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