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Enregistrement W2059629573 · doi:10.1213/ane.0b013e3181c0ea6d

The Risk-Benefit Profile of Aprotinin Versus Tranexamic Acid in Cardiac Surgery

2009· article· en· W2059629573 sur OpenAlexafffund
Keyvan Karkouti, Duminda N. Wijeysundera, Terrence M. Yau, Stuart A. McCluskey, Gordon Tait, W. Scott Beattie

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineTranexamic acidAprotininCardiac surgeryAnesthesiaSurgeryBlood loss

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Aprotinin is superior to other antifibrinolytic drugs for preventing major blood loss after cardiac surgery but may also increase perioperative mortality. It remains unclear whether its risk-benefit profile differs among low-, moderate-, and high-risk cardiac surgical patients. METHODS: In this retrospective single-center cohort study, we included 15,365 patients who underwent cardiac surgery with cardiopulmonary bypass from 2000 to 2008. Of these, 1017 received aprotinin (6 x 10(6) U) and 14,358 received tranexamic acid (50-100 mg/kg). Propensity score methods were used to create a matched-pairs cohort (n = 1544) that adjusted for important between-group differences. The influence of patients' risk status on aprotinin's association with in-hospital mortality, morbidity, and blood loss was measured. RESULTS: In the matched set, aprotinin was only associated with increased acute kidney injury (> 50% decrease in estimated glomerular filtration or dialysis; odds ratio 1.5; 95% confidence interval [CI] 1.1-2.1). Patients' risk status significantly influenced the associations of aprotinin with mortality, acute kidney injury, and massive blood loss (transfusion of > or = 10 U of red blood cells or need for surgical reexploration). Among high-risk patients, the respective odds ratios were 0.6 (CI 0.3-1.0), 1.1 (CI 0.7-1.7), and 0.7 (CI 0.4-1.04), and among low- to moderate-risk patients, they were 1.5 (CI 0.9-2.7), 2.2 (CI 1.4-3.5), and 1.2 (CI 0.9-1.07) (Breslow-Day test for homogeneity of odds ratios between high-risk versus low- to moderate-risk patients: P < 0.05 for all 3 outcomes). CONCLUSIONS: Aprotinin tends to have a better risk-benefit profile than tranexamic acid in high-risk, but not low- to moderate-risk, patients. Its use in high-risk cases may therefore be warranted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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