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Enregistrement W7139309903

Baseline Serum Creatinine (BSCr) Estimation Methods in Hospitalized Children

2025· dissertation· W7139309903 sur OpenAlexaboutno aff
Mahmudul Mannan

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreatinineRenal functionCohortKidney diseaseRetrospective cohort studyPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute kidney injury (AKI) in hospitalized children is common and associated with poor outcomes. According to international guidelines, baseline serum creatinine (BSCr) or the lowest SCr in the 3 to 6 months before hospital admission, is required to define AKI. BSCr is not available in most children and must be estimated. For the last 20 years, the traditional method to estimate BSCr has been to assume normal kidney function and use either the Chronic Kidney Disease in Children (CKiD) or the Hoste glomerular filtration rate equations (eGFR) to back-calculate estimated BSCr. However, the accuracy of this method is variable, and they rely on tenuous assumptions. Three new non-eGFR-based BSCr estimation methods (the AKI Baseline Creatinine [ABC] equations: ABC (advanced), ABC (-cr) and ABC (simple) were recently developed from a single-centre cohort but have not been validated in Canadian children. I performed a retrospective cohort study of children admitted to SickKids hospital from 2021 to 2022 and found that ABC (advanced) and ABC (-cr) estimated BSCr with good correlation (R2: 0.75 and R2: 0.74, respectively) and demonstrated the highest accuracy of all methods evaluated (approximately 65% of estimated BSCr values within 30% of the measured BSCr). The ABC (simple) was no better than the traditional Hoste method for estimating BSCr (not shown). When AKI was ascertained using each BSCr method, all methods had >80% agreement with measured BSCr-defined AKI. The new ABC (advanced) and ABC (-cr) methods most accurately estimated measured BSCr in hospitalized children. Improved accuracy in estimating BSCr may significantly improve AKI detection and facilitate accurate AKI intervention, but they may not be feasible to apply to all patients. More research is needed to evaluate BSCr estimation methods in different patient populations and on integrating BSCr estimation equations in electronic medical records to identify pediatric AKI.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,353 · 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
Résumé présentoui

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