Age, glomerular filtration rate, ejection fraction, and the AGEF score predict contrast‐induced nephropathy in patients with acute myocardial infarction undergoing primary percutaneous coronary intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In patients undergoing primary percutaneous coronary interventions (PCI) for ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI), the occurrence of Contrast-Induced Nephropathy (CIN) has a pronounced impact both on morbidity and mortality. We investigated the variables associated with CIN development in 481 consecutive patients with STEMI undergoing primary PCI and evaluated the predictive value of a 3-variable clinical risk score (the AGEF score) based on age, left ventricular ejection fraction (EF), and estimated glomerular filtration rate (eGFR). METHODS: CIN was defined as an absolute increase in serum creatinine ≥0.5 mg/dL or an increase ≥25% from baseline within 72 hr. AGEF score was calculated by adding 1 point to the Age/EF(%) ratio if the eGFR was <60 mL/min per 1.73 m(2) . RESULTS: Overall, the incidence of CIN was 5.2%. In-hospital mortality was higher in patients with CIN than in those without (16% Vs 1.3%, P = 0.001). At multivariate analysis age (OR 1.06, P = 0.042), eGFR (OR 0.95, P = 0.001), EF (OR 0.94, P = 0.007) and post-procedural TIMI flow grade (OR 0.43, P = 0.045) were independent predictors of CIN. AGEF score was an accurate (OR 5.19, P < 0.001, AUC 0.88) and calibrated (Hosmer-Lemeshow χ(2) = 10.25, P = 0.25) predictor of CIN. CONCLUSIONS: Advanced age, depressed EF, and reduced eGFR are independent predictors of CIN development after primary PCI for STEMI. The preprocedural individual patient risk can be clinically assessed with the calculation of the AGEF score, which is based on such readily available parameters.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».