Mortality Following Defibrillator Implantation in Patients with Renal Insufficiency
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients with renal insufficiency have an increased risk of atherosclerotic coronary artery disease, cardiovascular events, and sudden cardiac death. Due to under-representation of patients with renal disease in large clinical trials, outcomes of implantable cardioverter defibrillator (ICD) implantation in this group remain unclear. METHODS AND RESULTS: Inpatient and ambulatory records were reviewed for 741 consecutive patients undergoing 947 defibrillator implants or replacements at Department of Defense Medical Facilities. Demographics, medical history, and mortality were reviewed. The mean age of the cohort was 64 +/- 14 years and 599 (80.8%) were male. There were 173 patients (23.3%) with chronic renal insufficiency, 22 (3.0%) undergoing hemodialysis, and 546 (73.7%) without reported renal disease. The mean number of annual hospital admissions for heart failure among patients with and without renal failure was 3.8 +/- 4.0 versus 1.2 +/- 1.9 (P < 0.0001), respectively. The 1-year survival for those without renal insufficiency was 96.6%, compared to 87.8% for those with chronic renal insufficiency, and 88.7% for those undergoing hemodialysis. Multivariate analysis demonstrated a significant association between mortality among ICD patients and renal insufficiency, independent of coexisting congestive heart failure, ischemic cardiomyopathy, and diabetes mellitus (P < 0.0001). CONCLUSIONS: Among ICD recipients, those with renal insufficiency have a significantly higher mortality rate than those without renal insufficiency. Among a cohort of patients with ICDs, those with known renal insufficiency have higher rates of health care resource utilization and more heart failure admissions. Development of a national registry for ICDs should include data with regard to renal function.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».