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Enregistrement W1542822961 · doi:10.1111/j.1542-4758.2011.00617.x

Is time on cardiopulmonary bypass during cardiac surgery associated with acute kidney injury requiring dialysis?

2011· article· en· W1542822961 sur OpenAlexvenueno aff
Fabio Caramelli, Marco Ranucci, Diego Sangiorgi, Maria Letizia Bacchi Reggiani, Guido Frascaroli, A Zucchelli, Antonio Bellasi, Antonio Santoro

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiopulmonary bypassDialysisAcute kidney injuryOdds ratioExtracorporeal circulationConfidence intervalHemodialysisConfoundingExtracorporealInternal medicineCardiologyUnivariate analysisObservational studyCardiac surgeryMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is commonly accepted that the longer the time on extracorporeal cardiopulmonary bypass (CPB), the higher is the likelihood of developing acute renal failure requiring dialysis (ARF-D). Nonetheless, previous works elicited conflicting evidence. We investigated the relationship between CPB duration and ARF-D occurrence. Data were extracted from a large observational study. All factors independently associated with ARF-D were detected. Overall, 11,092 case record forms were analyzed. At the univariate analyses, time on CBP was associated with an increase in the ARF-D risk (odds ratio of fifth vs. first quintile of CBP time: 3.84; 95% confidence interval: 2.58-5.7; P < 0.001). However, after adjusting for confounders, the association between time on CBP and ARF-D lost its statistical significance. In this large dataset, CBP time did not predict ARF-D occurrence. These results might suggest that an accurate risk assessment might be more important than time on CPB in determining ARF-D occurrence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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