MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410243038 · doi:10.1007/s00467-025-06801-6

Growth after pediatric and neonatal acute kidney injury: a meta-analysis

2025· review· en· W4410243038 sur OpenAlexaff
Michelle C. Starr, Mital Patel, Faizeen Zafar, Melissa Zhou, Russell Griffin, Annabel Biruete, Vedran Cockovski, Rasheed Gbadegesin, Dana Y. Fuhrman, Katja M. Gist, Cherry Mammen, Shina Menon, Catherine Morgan, Cara Slagle, Scott M. Sutherland, Michael Zappitelli, Danielle E. Soranno

Notice bibliographique

RevuePediatric Nephrology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryCohortCohort studyRetrospective cohort studyPediatricsIntensive care medicineEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) occurs commonly in critically ill children. The impact of AKI on pediatric growth outcomes has been sparsely described. OBJECTIVE: To compare growth in children with a history of AKI compared to those without AKI. We hypothesized that children with AKI would have worse growth compared to those without AKI. DATA SOURCES: A convenience sample of existing prospective and retrospective cohorts of children with AKI who had already collected or were able to collect data on growth parameters before and after an episode of AKI. STUDY ELIGIBILITY CRITERIA: There are < 5 studies in the published literature on growth in children with AKI. These investigators were contacted, and additional studies were added by contacting primary investigators of studies of childhood AKI in which data on growth parameters was able to be collected. PARTICIPANTS AND INTERVENTIONS: Children from existing cohorts evaluating AKI (exposure) during childhood. Each included cohort had previously received local IRB approval per institutional guidelines. As our study was a meta-analysis and only used cohort-level data, no IRB approval was required for this report. STUDY APPRAISAL AND SYNTHESIS METHODS: statistic was used to define variability due to between-cohort heterogeneity. RESULTS: We included 3,586 children from 17 existing cohorts of AKI in various populations, including infants, children with cardiac disease, solid organ transplant and critically ill children without cardiac disease with follow-up from 12 months to 11 years after AKI. At most distant follow-up, those with AKI had lower length z-score than those without AKI (mean difference -0.37 [95%CI -0.52, -0.22, p < 0.001]) and lower weight z-score (mean difference of -0.29 [95%CI -0.43, -0.15, p < 0.001]). This difference was most striking in infants, as those with AKI had impaired growth (both length z-score and weight z-score) after AKI compared to those without AKI. LIMITATIONS: The analysis included only a convenience sample of observational cohorts of children, study selection could have been biased, and we did not evaluate the relationship between decreased kidney function (e.g., chronic kidney disease) after AKI in these cohorts and its relationship to poor growth. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS OF KEY FINDINGS: This meta-analysis found that children with AKI have impaired growth after AKI. These findings were most striking in infants. We suggest focusing on growth outcomes in both clinical care and research investigating the impacts of AKI. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION NUMBER: NA.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,329 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePediatric NephrologyMême sujetAcute Kidney Injury ResearchTravaux en français237 207