Desfechos de lesão renal aguda em pacientes com covid-19: revisão sistemática e metanálise
Bibliographic record
Abstract
Resumo Antecedentes: Lesão renal aguda (LRA) é uma complicação frequente da doença do coronavírus-19 (COVID-19). Desta forma, decidimos realizar uma revisão sistemática e uma metanálise com dados da literatura para relacionar o desenvolvimento de LRA associada à COVID-19 com comorbidades, medicamentos e o impacto da ventilação mecânica. Métodos: Realizamos uma revisão sistemática usando a escala de Newcastle-Ottawa e uma metanálise utilizando o programa R. Estudos relevantes foram pesquisados nos bancos de dados eletrônicos PubMed, Medline e SciELO. Foram utilizados filtros de pesquisa para incluir relatos após 2020 e estudos de coorte. Resultados: No total, foram identificados 1166 artigos, e foram incluídos 55 artigos escritos em língua inglesa com base no risco de viés. De todos os pacientes hospitalizados por COVID-19 apresentando LRA (n = 18029) classificados como Kidney Disease Improving Global Outcomes estágios 1 a 3, aproximadamente 18% necessitaram de ventilação mecânica e 39,2% foram a óbito. Cerca de 11,3% dos pacientes necessitaram de terapia renal substitutiva (TRS) e destes, 1093 foram a óbito e 321 necessitaram de TRS contínua. O óbito é mais frequente em indivíduos com LRA [OR 6,03; IC95%: 5,73-6,74; p<0,01]. Por fim, a ventilação mecânica é um fator agravante nas condições clínicas estudadas [OR 11,01; IC95%: 10,29-11,77; p<0,01]. Conclusão: A literatura atual indica a LRA como uma complicação importante na COVID-19. Neste contexto, observamos que comorbidades, como doença renal crônica e insuficiência cardíaca, estiveram mais relacionadas ao desenvolvimento de LRA. Além disso, a ventilação mecânica foi vista como um fator agravante neste cenário.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.014 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".