Challenges in the Treatment of Hepatorenal Syndrome–Acute Kidney Injury: A US Chart Review of Treatment Patterns and Survival Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Treatments for hepatorenal syndrome with acute kidney injury (HRS‐AKI) that are not FDA‐approved have been widely used in the United States (US) with variable outcomes. This study describes the practice patterns, outcomes, and healthcare utilization around vasopressor use before terlipressin approval in 2022. Methods A retrospective chart review study was conducted at 10 US medical centers, assessing adult patients diagnosed with HRS‐AKI between 2016 and 2019. The primary outcome was treatment response (change in serum creatinine [SCr] from the day of vasopressor treatment initiation to Day 14/vasopressor discontinuation). Secondary outcomes included overall and transplant‐free survival, treatment patterns, and healthcare resource use. Results Of the 198 eligible patients, 129 and 69 had mild/moderate (SCr < 5 mg/dL, acute‐on‐chronic liver failure [ACLF] ≤ 2) and severe disease (SCr ≥ 5 mg/dL, ACLF > 2), respectively. The mean age was 57 years; 52.5% were males, and 71.2% were White. Alcohol‐associated cirrhosis (53.5%) was the most common cause of cirrhosis. All 198 patients had a physician‐diagnosed HRS‐AKI, and only 30.3% met all International Club of Ascites (ICA)‐HRS criteria. Most patients (85.4%) initiated treatment with midodrine and octreotide for a median of 7 days. The overall response rate ( n = 157) was 20.3%. Median (95% CI) overall and transplant‐free survival from vasopressor initiation was 48 (32–81) and 28 (19–36) days. Notably, 33.8% of patients died during hospitalization, and 31.3% required renal replacement therapy. Conclusion Before 2022, hospitalized HRS‐AKI patients experienced suboptimal treatment response with off‐label treatments and poor survival. There remains an unmet need for safe and effective non‐transplant treatments for hospitalized HRS‐AKI patients in the United States.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».