The relevance of acute kidney injury in dehydrated children
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Dehydration is the leading cause of acute kidney injury in children, yet its true burden and clinical relevance in the general pediatric population remain poorly characterized. The majority of existing research on pediatric acute kidney injury primarily focuses on cases occurring after cardiac surgery or in critically ill children, leaving dehydration-associated AKI understudied. Methods: A PRISMA-guided systematic search of PubMed and EBSCO databases was conducted to identify studies published from 2010 to 2025 investigating pediatric acute kidney injury due to dehydration. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies and the modified Cochrane Collaboration Risk of Bias 2.0 tool for randomized controlled trials. Outcomes examined included incidence, severity, short-term and long-term effects of acute kidney injury, and risk factors. Results: Out of 2,251 records, 31 studies met the inclusion criteria. Most were cohort or case-control studies of good quality, while one randomized controlled trial was identified as having a low risk of bias. The incidence of acute kidney injury varied widely, with higher rates observed among younger children. Hypovolemia, sepsis and shock were key risk factors for the development of acute kidney injury. Stage I acute kidney injury was the most commonly reported stage. Short-term outcomes included kidney recovery, mortality, and hospitalization metrics; long-term data were scarce, primarily focusing on kidney function preservation. Conclusions: Prerenal acute kidney injury dominates in high-risk pediatric settings. Most pediatric acute kidney injury cases appear to be unifactorial in origin. Further long-term follow-up studies are necessary to better understand the enduring effects of acute kidney injury in children and its potential progression to chronic kidney disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».