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Enregistrement W4416429988 · doi:10.1371/journal.pone.0336843

Omicron surge impact on acute kidney injury in ICU patients: A study using the ISARIC COVID-19 database

2025· article· en· W4416429988 sur OpenAlexaff
Danyang Dai, Pedro Henrique França Gois, Marina Wainstein, Moji Ghadimi, Nicholas Spyrison, Rolando Claure‐Del Granado, Sally Shrapnel, Jason D. Pole

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesForeign, Commonwealth and Development OfficeWellcome TrustNational Institute for Health and Care ResearchBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésAcute kidney injuryKidney diseaseIntensive care unitRenal functionKidneySurge

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute Kidney Injury (AKI) is common among COVID-19 patients and is associated with a higher risk of death. Compared to earlier COVID-19 variants, Omicron has reduced mortality. To study the relationship between Omicron and AKI, we conducted the first international study using the global International Severe Acute Respiratory and Emerging Infection Consortium (ISARIC) COVID-19 global dataset. METHODS: This prospective observational study aims to characterise AKI in a cohort of 3,908 COVID-19 patients admitted to the intensive care unit (ICU) across six countries. Clinical characteristics were compared between Omicron and pre-Omicron patients. Multivariable logistic regression was used to analyse the relationship between the Omicron variant and AKI. AKI was defined based on the change in serum creatinine levels, in accordance with the Kidney Disease Improving Global Outcome AKI guidelines. RESULTS: Patients admitted to an ICU during the Omicron wave were older and had more comorbidities than pre-Omicron patients. The prevalence of AKI was the same between Omicron and previous variants (24.7% vs 22.9%, p-value = 0.321). Controlling for confounders, ICU patients with the Omicron variant were 30%-40% less likely to develop AKI compared to patients with previous variants. The survival curves between AKI patients with Omicron and non-Omicron variants were consistent with the survival analysis. CONCLUSION: After adjusting for demographics, comorbidities, laboratory findings, and treatments, patients in ICU during the Omicron wave were less likely to develop AKI compared to previous eras. Nevertheless, the precise influence of the Omicron variant on kidney function remains a subject of ongoing discussion.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,311 · 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
Routes d'admission1
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