Background: Acute kidney injury (AKI) is a clinical syndrome affecting almost one fifth of hospitalized patients, as well as more than half of the patients who are admitted to the intensive care unit (ICU). Stratifying AKI patients into groups based on severity and duration would facilitate more targeted efforts for treating AKI. Methods: In a retrospective, multicenter and longitudinal cohort study of 935,679 patients who were admitted between 2012 and 2020 to health centers included in OneFlorida+ Network, we analyzed the impact of AKI trajectories which are rapidly reversed AKI, persistent AKI with renal recovery, and persistent AKI without renal recovery on patients' clinical outcomes, including hospital, 30-day, 1-year, and 3-year mortality, kidney replacement therapy, new chronic kidney disease (CKD) within 90 days or 1-year of discharge, CKD progression within 1-year of discharge, resource utilization, hospital disposition, and major complications during hospitalization. As analytical approaches, Kaplan-Meier estimators and survival curves, Cox proportional-hazards regression model, logistic regression model, Kruskal-Wallis test, analysis of variance, chi-square, Fisher's exact test were used. Results: Among 2,187,254 encounters, 14% had AKI, of which 63%, 21%, and 16% had Stage 1, 2, and 3, respectively, as the worst AKI stage. Fraction of patients with persistent AKI was 31%. Patients with AKI had worse clinical outcomes and increased resource utilization compared to patients without the condition. One-year mortality was 5 times greater for patients with persistent AKI compared to those without AKI. Conclusions: Persistent AKI was associated with prolonged hospitalization, increased ICU admission and mortality compared to the other groups. This may emphasize the critical need for devising strategies targeting effective management of AKI and prevention of persisting AKI.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员