Urinary NGAL levels before and after coronary angiography: a complex story
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We describe urinary neutrophil gelatinase-associated lipocalin (uNGAL) values in association with clinical characteristics and urinary parameters in adults undergoing coronary angiography. METHODS: This is an observational study of consecutive patients who underwent elective coronary angiography during a 4-month period in a large urban tertiary care hospital. RESULTS: One hundred and thirteen patients were enrolled, and 100 had sufficient data to be included in the analyses. A large range of preprocedural uNGAL levels were observed (range 1-269 ng/mg Cr). Median preprocedural uNGAL was 8 ng/mg Cr. Age (P = 0.009), serum creatinine (P = 0.077) and albumin excretion (P = 0.009) were significant predictors of baseline uNGAL. Half the cohort demonstrated an increase and half a decrease in the absolute values of uNGAL after angiography, irrespective of preprocedural levels. CONCLUSIONS: We observed variable, but relatively low absolute levels of uNGAL prior to angiography in this 'cardiac' cohort. Only age, serum creatinine and albumin excretion could explain some of this variability. When designing studies of at-risk individuals where uNGAL may be used as a marker for acute kidney injury, this variability should be taken into account.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».