Influence of Erythrocyte Transfusion on the Risk of Acute Kidney Injury after Cardiac Surgery Differs in Anemic and Nonanemic Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) after cardiac surgery is a major health issue. Two important risk factors for AKI are preoperative anemia and perioperative erythrocyte transfusion, and elucidating their relationship may help in devising preventive strategies. METHODS: In this cohort study of 12,388 adults who underwent cardiac surgery with cardiopulmonary bypass and received three units or less of erythrocytes on the day of surgery, the authors used propensity score methods and conditional logistic regression to explore the relationship between preoperative anemia (hemoglobin less than 12.5 g/dL), erythrocyte transfusion on the day of surgery, and AKI (more than 50% decrease in estimated glomerular filtration rate from preoperative to postoperative day 3-4). RESULTS: AKI occurred in 4.1% of anemic patients (n = 94/2,287) and 1.6% of nonanemic patients (n = 162 of 10,101) (P < 0.0001). In the 2,113 propensity-score matched pairs, anemic patients had higher AKI rates than nonanemic patients (3.8% vs. 2.0%; P = 0.0007). AKI rates increased in direct proportion to the amount of erythrocytes transfused, and this increase was more pronounced in anemic patients: in anemic patients, the rate increased from 1.8% among those not transfused to 6.6% among those transfused three units (chi-square test for trend P < 0.0001), whereas in nonanemic patients, it increased from 1.7% among those not transfused to 3.2% among those transfused three units (chi-square test for trend P = 0.1). CONCLUSIONS: Anemic patients presenting for cardiac surgery are more susceptible to transfusion-related AKI than nonanemic patients. Interventions that reduce perioperative transfusions may protect anemic patients against AKI.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».