Does Blood Urea Nitrogen Level Predict Severity and High-Risk Endoscopic Lesions in Patients with Nonvariceal Upper Gastrointestinal Bleeding?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonvariceal upper gastrointestinal bleeding (UGIB) is a serious medical condition requiring prompt resuscitation and early endoscopic therapy in those with high-risk endoscopic lesions (HRLs). There are little or no data correlating sole blood urea nitrogen (BUN) level with the severity of nonvariceal UGIB or the presence of HRLs in the adult population. OBJECTIVES: To determine if the BUN level on presentation correlates with parameters of severity of UGIB (need for blood transfusion or intensive care unit [ICU] admission) or to the subsequent finding of HRL, and in so doing identify patients who will require early endoscopic intervention. METHODS: The Canadian Registry of patients with Upper Gastrointestinal Bleeding undergoing Endoscopy was used to identify patients enrolled from the McGill University Health Centre (Montreal, Quebec) who presented with or developed acute nonvariceal UGIB while admitted. All comparisons were performed using Student's t test or Wilcoxon's signed rank test, as appropriate. Logistic regression modelling using a stepwise method was performed to identify independent predictors of severe nonvariceal UGIB and HRL. RESULTS: Two hundred nine patients were enrolled in the study. The mean age was 67+/-18 years and 59.8% were male. The mean BUN level was 13.4+/-9.4 mmol/L. Univariate analysis demonstrated that the BUN level was a significant predictor of ICU admission (BUN 14.7+/-10.4 mmol/L versus 12.0+/-8.0 mmol/L, P=0.035). However, when adjusted for systolic blood pressure, BUN level became a weaker predictor of ICU admission, just failing to achieve statistical significance (OR 1.03, 95% CI 1.00 to 1.06; P=0.08). Univariate analysis also demonstrated that BUN level was not a statistically significant predictor of blood transfusion requirement (BUN 14.1+/-10.6 mmol/L versus 13.6+/-8.6 mmol/L, P=0.508), nor of HRL (BUN 14.2+/-10.7 mmol/L versus 12.9+/-8.6 mmol/L, P=0.605). CONCLUSION: In patients with nonvariceal UGIB, the BUN level at initial presentation is a weak predictor of the severity of UGIB as defined by ICU admission, but is not helpful in identifying patients with a HRL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».