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Enregistrement W6958602728 · doi:10.6084/m9.figshare.c.4804077

Acute kidney injury in burn patients admitted to the intensive care unit: a systematic review and meta-analysis

2020· other· en· W6958602728 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Regulatory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute kidney injuryRenal replacement therapyKidney diseaseIntensive care unitIncidence (geometry)Intensive careObservational studySystematic review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Acute kidney injury (AKI) is a common complication in burn patients admitted to the intensive care unit (ICU) associated with increased morbidity and mortality. Our primary aim was to review incidence, risk factors, and outcomes of AKI in burn patients admitted to the ICU. Secondary aims were to review the use of renal replacement therapy (RRT) and impact on health care costs. Methods We conducted a systematic search in PubMed, UpToDate, and NICE through 3 December 2018. All reviews in Cochrane Database of Systematic Reviews except protocols were added to the PubMed search. We searched for studies on AKI according to Risk, Injury, Failure, Loss of kidney function, and End-stage kidney disease (RIFLE); Acute Kidney Injury Network (AKIN); and/or Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) criteria in burn patients admitted to the ICU. We collected data on AKI incidence, risk factors, use of RRT, renal recovery, length of stay (LOS), mortality, and health care costs. Results We included 33 observational studies comprising 8200 patients. Overall study quality, scored according to the Newcastle-Ottawa scale, was moderate. Random effect model meta-analysis revealed that the incidence of AKI among burn patients in the ICU was 38 (30–46) %. Patients with AKI were almost evenly distributed in the mild, moderate, and severe AKI subgroups. RRT was used in 12 (8–16) % of all patients. Risk factors for AKI were high age, chronic hypertension, diabetes mellitus, high Total Body Surface Area percent burnt, high Abbreviated Burn Severity Index score, inhalation injury, rhabdomyolysis, surgery, high Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score, high Sequential Organ Failure Assessment score, sepsis, and mechanical ventilation. AKI patients had 8.6 (4.0–13.2) days longer ICU LOS and higher mortality than non-AKI patients, OR 11.3 (7.3–17.4). Few studies reported renal recovery, and no study reported health care costs. Conclusions AKI occurred in 38% of burn patients admitted to the ICU, and 12% of all patients received RRT. Presence of AKI was associated with increased LOS and mortality. Trial registration PROSPERO (CRD42017060420)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1640,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,270 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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