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Enregistrement W4415425537 · doi:10.1093/ndt/gfaf116.0981

#535 Audit of the clinical implementation of urinary NGAL in the diagnostic work-up of acute kidney injury at an Irish Hospital

2025· article· en· W4415425537 sur OpenAlexaff
Michael Brad Strader, Ellen Saghie, Bernadine Louis, Candice Fraser, S. Imran, Vladimir Petkov Stoyanov, Tariq Abdullah, Patrick J. Twomey, Jean Côté, Patrick Murray

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute kidney injuryUrinary systemCreatininePopulationAuditNephrologyRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Differentiating functional acute kidney injury (AKI) from structural tubular injury AKI remains challenging with existing clinical tools. urinary NGAL (uNGAL) has shown promise in distinguishing functional AKI, such as “Pre-Renal” AKI, from tubular injury (“Intra-Renal”) AKI. We evaluated the implementation of uNGAL in the clinical nephrology consult service over 3-year period in a heterogenous medical AKI population at a single center in Ireland. Method A retrospective audit investigating the clinical utility of uNGAL in an adult population at an Irish hospital was conducted from 2020–2023. Standard clinical data, such as clinical history, examination findings, radiology reports, serial serum creatinine and urea levels, proteinuria, FENa, and infection status around the time of AKI and uNGAL request were recorded. Blinded adjudication of the standard clinical data was performed between two expert Nephrologists. Responses were limited to: “Pre-Renal”, “Intra-Renal”, “Post-Renal”, “No-AKI”, or “Not Enough Information”. uNGAL accuracy in differentiating Intrinsic AKI from Functional AKI (Pre-renal & Post-renal) was assessed, and box plots visualized uNGAL and FENa levels across groups. Results A total of 320 uNGAL tests were performed between 2020 and 2023, which 292 were adjudicated to their AKI case. Adjudicated intra-renal AKI patients (n = 120) demonstrated significantly higher raw uNGAL levels (median: 1052 ng/ml [IQR: 302.4–1314.4]) compared to functional (median: 228.2 ng/ml [IQR: 69.7–895.1; P = 2.00 × 10-9) (Table 1). Similarly, cr-corrected uNGAL levels were significantly higher (P = 8.20 × 10⁻¹¹) in the intrinsic group (median: 1288.7 ng/mg [IQR: 438.2–2317.2]) compared to the functional group (median: 323.7 ng/mg [IQR: 86.9–1083.7]). These differences remained significant after adjusting for UTI status (Raw uNGAL: P = 1.34 × 10⁻¹²).; cr-corrected uNGAL: P = 5.66 × 10⁻¹²). The diagnostic accuracy of raw uNGAL at the manufacturer-recommended threshold of 150 ng/ml for adjudicated intrinsic AKI was moderate, with an AUC of 0.71 (95% CI: 0.64–0.77). At a lower threshold of 125 ng/ml, a similar diagnostic performance was observed. Cr-corrected uNGAL demonstrated slightly better performance, with an AUC of 0.73 (95% CI: 0.67–0.79) at a threshold of 150 ng/mg. FENa, in comparison, showed moderate diagnostic accuracy at a threshold of 2% (AUC: 0.67 [95% CI: 0.67–0.75]), with higher specificity (0.73) but lower sensitivity (0.47). After controlling for UTI status, the diagnostic accuracy of both raw and cr-corrected uNGAL improved. The AUC for raw uNGAL increased to 0.77 (95% CI: 0.71–0.84), while cr-corrected uNGAL improved to 0.76 (95% CI: 0.70–0.83). Sensitivity remained high for both raw uNGAL (0.87 to 0.86) and cr-corrected uNGAL (0.92 to 0.90), with NPV remaining stable (0.82 to 0.82 for raw uNGAL; 0.87 to 0.85 for cr-corrected uNGAL). Conclusion The use of uNGAL, raw or cr-corrected, improved the accuracy of differential diagnosis of AKI in clinical practice by differentiating intrinsic AKI from functional. Specificity was lower at the recommended manufacturer (150 ng/ml) and pediatric (125 ng/ml), but the sensitivity and NPV was high therefore supporting the use to rule-out an intrinsic injury clinically. The presence of UTI does not consistently result in an increase in uNGAL levels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,358 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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