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Record W1136081606 · doi:10.71781/26770

Identification de facteurs de risque d'insuffisance rénale en trauma

2011· dissertation· fr· W1136081606 on OpenAlexaboutno aff
Judy Morris

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicAbdominal Trauma and Injuries
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineMajor traumaTrauma centerAcute kidney injuryInternal medicineLogistic regressionPopulationKidney diseaseCoronary artery diseaseEmergency medicineSurgeryRetrospective cohort study

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte: la survenue d’IRA chez les patients ayant subi un traumatisme est une problématique qui a été peu étudiée jusqu’à ce jour. La présence de cette atteinte rénale a été démontrée comme étant associée à un risque accru de morbidités et de mortalité chez les sujets atteints. Objectifs: identifier les facteurs prédictifs d’insuffisance rénale ou plus récemment appelée atteinte rénale dans cette population particulière et tenter de trouver des facteurs qui peuvent être mesurés dans les premières heures de la prise en charge du patient. Aussi, nous avons cherché à savoir si l’injection de produit de contraste est associée à un risque accru d’insuffisance rénale aiguë dans cette population. Méthodes et résultats: la recherche a eu lieu à l’Hôpital du Sacré-Coeur de Montréal, un centre de traumatologie tertiaire en milieu urbain. Nous avons utilisé le registre des patients hospitalisés en traumatologie dans notre centre hospitalier entre 2002 et mars 2007 de même que les banques de données de laboratoire et de radiologie pour obtenir les données sur la créatinine et les examens avec produits de contraste. Finalement, une revue de dossiers structurée fut conduite pour recueillir le reste de l’information requise. L’incidence d’IRA dans la population étudiée est estimée à environ 5 %. Une analyse cas témoins fut conduite pour identifier les facteurs prédictifs d’IRA. Quarante-neuf cas d’IRA diagnostiqués par le médecin traitant et 101 témoins sélectionnés au hasard ont été analysés. Les facteurs prédictifs suivants ont été identifiés à l’analyse univariée : la première valeur de créatinine obtenue (p<0,001), l’instabilité hémodynamique (p<0,001), les antécédents d’insuffisance rénale chronique tels que notés dans le dossier par le médecin traitant (p=0,009), une maladie cardiaque (p=0,007), une chirurgie dans les 48 premières heures suivant le traumatisme (p=0,053), le niveau de gravité du traumatisme (Injury Severity Score) (p=0,046) et l’injection de produit de contraste au cours des 48 heures suivant le trauma (p=0,077). Parmi ces facteurs, deux ont été identifiés comme prédicteurs indépendants d’IRA à l’analyse multivariée. Une des valeurs était la première valeur de créatinine obtenue RC = 6,17 (p<0,001, IC95 % 2,81 – 13,53) pour chaque augmentation de 0.5mg/dL de créatinine. L’autre facteur était la présence d’instabilité hémodynamique RC 11,61 (p<0,001, IC95 % 3,71 – 36,29). Conclusion: des informations obtenues tôt dans la prise en charge du patient permettent de prédire le risque d’IRA chez ces patients. L’administration de contraste (intraveineuse ou intra-artérielle) ne s’est pas avérée un facteur indépendant de prédiction d’insuffisance rénale aiguë dans cette population dans le modèle multivarié.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.770
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.048
GPT teacher head0.356
Teacher spread0.308 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designOther design
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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