Diagnosis of Acute Kidney Injury Using Functional and Injury Biomarkers: Workgroup Statements from the Tenth Acute Dialysis Quality Initiative Consensus Conference
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury (AKI) commonly occurs in hospitalized patients and is independently and strongly associates with morbidity and mortality. The clinical benefits of a timely and definitive diagnosis of AKI have not been fully realized due to limitations imposed by the use of serum creatinine and urine output to fulfill diagnostic criteria. These restrictions often lead to diagnostic delays, potential misclassification of actual injury status, and provide little information regarding underlying cause. Novel biomarkers of damage have shown ability to reflect ongoing kidney injury and help further refine existing Risk, Injury, Failure, Loss, End-stage kidney disease (RIFLE) and Acute Kidney Injury Network (AKIN) diagnostic criteria. A comprehensive review of the published literature to date was performed using previously published methodology of the Acute Dialysis Quality Initiative (ADQI) working group to establish consensus statements regarding (i) the overall implementation of injury biomarkers in the concept of AKI diagnosis, (ii) their clinical use, and (iii) future research. On the basis of published data on the ability of novel damage biomarkers to provide diagnostic and prognostic information on AKI, we recommend that novel damage biomarkers may, in the appropriate clinical setting and context (situation consistent with AKI), be used to diagnose AKI even in the absence of changes in serum creatinine or the presence of oliguria as described in the existing RIFLE/AKIN criteria for diagnosis of AKI. Adding injury biomarkers as a criterion for AKI will complement the ability of RIFLE/AKIN to define AKI. Promising diagnostic injury markers include neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL), kidney injury molecule 1 (KIM-1), interleukin 18 (IL-18) and liver-type fatty acid binding protein (L-FABP). However, there are currently insufficient data on damage biomarkers to support their use for AKI staging. Rigorous validation studies measuring the association between the novel damage biomarker(s) and clinically relevant outcomes are needed.
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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 | 0,080 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».