Postoperative B-type Natriuretic Peptide for Prediction of Major Cardiac Events in Patients Undergoing Noncardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unclear whether postoperative B-type natriuretic peptides (i.e., BNP and N-terminal proBNP) can predict cardiovascular complications in noncardiac surgery. METHODS: The authors undertook a systematic review and individual patient data meta-analysis to determine whether postoperative BNPs predict postoperative cardiovascular complications at 30 and 180 days or more. RESULTS: The authors identified 18 eligible studies (n = 2,051). For the primary outcome of 30-day mortality or nonfatal myocardial infarction, BNP of 245 pg/ml had an area under the curve of 0.71 (95% CI, 0.64-0.78), and N-terminal proBNP of 718 pg/ml had an area under the curve of 0.80 (95% CI, 0.77-0.84). These thresholds independently predicted 30-day mortality or nonfatal myocardial infarction (adjusted odds ratio [AOR] 4.5; 95% CI, 2.74-7.4; P < 0.001), mortality (AOR, 4.2; 95% CI, 2.29-7.69; P < 0.001), cardiac mortality (AOR, 9.4; 95% CI, 0.32-254.34; P < 0.001), and cardiac failure (AOR, 18.5; 95% CI, 4.55-75.29; P < 0.001). For greater than or equal to 180-day outcomes, natriuretic peptides independently predicted mortality or nonfatal myocardial infarction (AOR, 3.3; 95% CI, 2.58-4.3; P < 0.001), mortality (AOR, 2.2; 95% CI, 1.67-86; P < 0.001), cardiac mortality (AOR, 2.1; 95% CI, 0.05-1,385.17; P < 0.001), and cardiac failure (AOR, 3.5; 95% CI, 1.0-9.34; P = 0.022). Patients with BNP values of 0-250, greater than 250-400, and greater than 400 pg/ml suffered the primary outcome at a rate of 6.6, 15.7, and 29.5%, respectively. Patients with N-terminal proBNP values of 0-300, greater than 300-900, and greater than 900 pg/ml suffered the primary outcome at a rate of 1.8, 8.7, and 27%, respectively. CONCLUSIONS: Increased postoperative BNPs are independently associated with adverse cardiac events after noncardiac surgery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».