Temporal Trends in Acute Kidney Injury in Hospitalizations From 2009-2018 in Alberta: A Retrospective Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Rationale & Objective: Studies have reported an increase in acute kidney injury (AKI) incidence; however, they are limited by administrative codes. We aimed to identify trends in AKI incidence, severity, and mortality using Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO)-based definitions. Study Design: This is a retrospective, population-based cohort study. Setting & Population: Hospitalized adult patients in Alberta, Canada from 2009-2018. Exposures: AKI episodes were identified using validated KDIGO definitions. Outcomes: We assessed in-hospital and 90-day all-cause mortality. Analytical Approach: Generalized linear models with a Gaussian family were used to determine absolute rates of AKI and mortality. Rates of AKI and mortality were adjusted for patient demographics and comorbid conditions. Results: There were 339,986 hospitalizations with an episode of AKI (12.7%, 2,668,954 hospitalizations) with a median age of 70 years (56, 82) and 152,115 (44.7%) women. AKI rates increased by an unadjusted relative increase of 5.5% (95% confidence interval [CI], 4.2-6.9). When fully adjusted, a relative decrease of 11.2% (95% CI, 9.2-13.2) was seen in rates of AKI. Stage 1 AKI was most common (unadjusted mean rate, 659 per 100,000 person-years [95% CI, 655-662]). In-hospital mortality decreased across all stages of AKI with the greatest decrease noted in stage 3 AKI requiring kidney replacement therapy (unadjusted relative decrease 29.9% [95% CI, 20-38.6]). Similar trends were identified in 90-day mortality. Limitations: The primary strength of this paper is that it involves a large cohort of patients from a diverse population. The use of KDIGO definition of AKI is limited by the reliance on serum creatinine values. Conclusions: Although rates of AKI appear to be increasing, this seems to be largely driven by patient comorbid condition with the highest rates seen in stage 1 AKI. Furthermore, there was an overall increase in rates of AKI in patients aged younger than 60 and a decrease in the most elderly of patients in both the crude and adjusted data, suggesting potential changes in practice patterns and patient characteristics. Despite this increase, there was an overall decrease in mortality, especially in severe forms of AKI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».