The Risk-Benefit Profile of Aprotinin Versus Tranexamic Acid in Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».