Evaluating Surrogate Measures of Renal Dysfunction After Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Renal insufficiency after cardiac surgery is associated with increased mortality, morbidity, and length of intensive care unit stay. A convenient surrogate measure would facilitate the evaluation of renal-protective therapies. We evaluated two measures: the 72-h change in serum creatinine (Cr) (DeltaCr(72h)) and the percentage 72-h change in calculated (Cockcroft-Gault equation) Cr clearance (%DeltaCrCl(72h)). We randomly selected 2000 individuals who underwent aortocoronary bypass, valve surgery, or both at the Toronto General Hospital between May 1999 and August 2000. The variables were analyzed with frequency histograms and normal probability plots. Their association with dialysis, mortality, and prolonged intensive care unit stay was determined by using receiver operating characteristic (ROC) curves. DeltaCr(72h) was skewed to the right, whereas %DeltaCrCl(72h) was normally distributed. ROC curve areas showed DeltaCr(72h) to be a good predictor of dialysis (0.98), death (0.83), and prolonged hospitalization (0.74). %DeltaCrCl(72h) had similar ROC curve areas for predicting dialysis (0.97), death (0.82), and prolonged hospitalization (0.74). ROC curve areas did not differ significantly with respect to mortality (P = 0.89), dialysis (P = 0.49), or prolonged hospitalization (P = 0.85). Both variables were correlated with patient-relevant outcomes. Mathematical transformation of DeltaCr(72h) to %DeltaCrCl(72h) results in a normal distribution that is amenable to parametric statistical tests. DeltaCr(72h) and %DeltaCrCl(72h) may be used as surrogate outcomes in future trials. IMPLICATIONS: A convenient surrogate measure of renal function is needed for evaluating renal-protective therapies in cardiac surgery. We evaluated the performance of serum creatinine concentration and calculated creatinine clearance for predicting dialysis, mortality, and prolonged hospitalization. Both measures were correlated with clinical outcomes. Creatinine clearance had the advantage of a distribution suitable for parametric statistical tests.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».