Acute Kidney Injury Diagnostic Accuracy and Implications of Different Baseline Creatinine Equations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Acute kidney injury (AKI) definitions rely on known baseline creatinine (Cr b ), unavailable in up to 75% of hospitalized children. New equations (ABC methods) for estimating Cr b were derived from children without kidney disease. We aim to externally validate ABC methods in an international cohort and assess how different Cr b equations alter AKI epidemiology. Methods AWARE was a prospective international study of critically ill children (age 0-25 years) from 32 PICUs. A subset of AWARE (n=2451) with known Cr b (gold standard) is used to validate ABC methods using statistical measures of precision (R 2 ) and accuracy (within 10% or 30% of gold standard). The entire cohort (n=4984) is used to determine how different Cr b estimating equations (3 ABC equations and 4 published eGFR equations imputing Cr b ) impact AKI incidence and its association with key clinical outcomes, including 28-day mortality, using univariate and multivariate analysis. Results The ABC-Age equation (requiring only age) demonstrated similar accuracy and precision compared to existing Cr b equations. The ABC-Creatinine equation (includes age and hospital creatinine value) outperformed existing Cr b equations by up to 15% in precision (ABC-Creatinine R 2 =0.51 versus FAS R 2 =0.36) and 32% in accuracy (ABC-Creatinine 66% versus Original Schwartz 34%). For the entire cohort, AKI incidence varied from 7-12% depending on Cr b definition. ABC equations are associated with clinical outcomes similarly to existing Cr b equations. Conclusion ABC-Creatinine equation (with minimal variables) outperformed existing Cr b equations for accuracy and precision as the optimal method for Cr b estimation. Cr b definition variability alters AKI incidence and epidemiology, necessitating standardization.
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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 | 0,045 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».