Remote ischemic conditioning and renal function after contrast-enhanced CT scan: A randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Remote ischemic conditioning has been shown to protect against kidney injury in animal and human studies of ischemia-reperfusion. Recent evidence suggests that conditioning may also provide protection against kidney injury caused by contrast medium. The purpose of this study was to determine if conditioning protected against increases in serum creatinine (SCr) after contrast-enhanced computed tomography (CECT). Methods A randomised controlled trial (NCT 01741896) was performed with institutional review board approval and informed patient consent. Adult in-patients undergoing abdomino-pelvic CECT were allocated to conditioned or control groups. Conditioning consisted of four cycles of five minutes of cuff-induced arm ischemia with three minutes of reperfusion applied ~40 minutes before CECT. The primary outcome was SCr change after CECT. Results Baseline characteristics were similar in both groups. For all patients, conditioning reduced the risk ratio (RR) of increased SCr; RR 0.65 (95% confidence intervals 0.41 to 1.04). The protective effect was greater and the evidence for protection stronger when analysis was restricted to patients with pre-scan reduced renal function (eGFR <90 mL/min/1.73 m 2 ); RR 0.40 (95% confidence intervals 0.17 to 0.95). Logistic regression revealed that conditioning was the only model variable that predicted decreased SCr; odds ratio 0.24 (95% confidence intervals 0.07 to 0.84) in patients with reduced baseline eGFR. Conclusion Remote conditioning decreased the risk of CECT-associated increases in serum creatinine by 60% in patients with reduced baseline eGFR. Stratification of analysis based on baseline eGFR is warranted because benefit from conditioning will occur only when there is risk of injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».