The relationship between inotrope exposure, six-hour postoperative physiological variables, hospital mortality and renal dysfunction in patients undergoing cardiac surgery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Acute haemodynamic complications are common after cardiac surgery and optimal perioperative use of inotropic agents, typically guided by haemodynamic variables, remains controversial. The aim of this study was to examine the relationship of inotrope use to hospital mortality and renal dysfunction. MATERIAL AND METHODS: A retrospective cohort study of 1,326 cardiac surgery patients was carried out at two university-affiliated ICUs. Multivariable logistic regression analysis and propensity matching were performed to evaluate whether inotrope exposure was independently associated with mortality and renal dysfunction. RESULTS: Patients exposed to inotropes had a higher mortality rate than those not exposed. After adjusting for differences in Parsonnet score, left ventricular ejection fraction, perioperative intraaortic balloon pump use, bypass time, reoperation and cardiac index, inotrope exposure appeared to be independently associated with increased hospital mortality (adjusted odds ratio (OR) 2.3, 95% confidence interval (95% CI) 1.2 to 4.5) and renal dysfunction (adjusted OR 2.7, 95% CI 1.5 to 4.6). A propensity score-matched analysis similarly demonstrated that death and renal dysfunction were significantly more likely to occur in patients exposed to inotropes (P = 0.01). CONCLUSIONS: Postoperative inotrope exposure was independently associated with worse outcomes in this cohort study. Further research is needed to better elucidate the appropriate use of inotropes in cardiac surgery.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».