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Enregistrement W2160916769 · doi:10.1155/2013/467326

Bicarbonates for the Prevention of Postoperative Renal Failure in Endovascular Aortic Aneurysm Repair: A Randomized Pilot Trial

2013· article· en· W2160916769 sur OpenAlexaff
Véronique Brulotte, Stéphane Elkouri, Éric Thérasse, Vincent Pichette, Pierre Beaulieu

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology Research and Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryLipocalinUrologyAlgorithmSurgeryInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. Contrast-induced nephropathy (CIN) can contribute to acute kidney injury (AKI) in patients undergoing endovascular aortic aneurysm surgery. We evaluated the incidence of AKI together with the evolution of early biomarkers of renal injury in patients receiving bicarbonates or NaCl 0.9%. Methods. This study involved endovascular aortic aneurysm surgery patients. Group A (n = 17) received bicarbonates 3 mL/kg/h for 1 h before the procedure and then 1 mL/kg/h until 6 h after surgery, whereas group B (n = 17) received NaCl 0.9% using the same protocol. Biomarkers of renal injury from urine (interleukin-18 (IL-18), neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL), N-acetyl-β-D-glucosaminidase (NAG), and kidney injury molecule 1 (KIM-1)) and blood (NGAL, cystatin C) were measured at baseline and 3, 24, and 48 h postoperatively. Results. AKI occurred in 1 patient (2.9%), in the bicarbonates group. IL-18, NAG, NGAL, and KIM-1 significantly rose in both groups after the surgery. There was a greater rise in NGAL and IL-18 after 3 h in the bicarbonates versus NaCl 0.9% group: 1115% versus 240% increase (P = 0.03) and 338% increase versus 1.4% decrease (P = 0.01). Conclusions. Despite significant elevation in biomarkers of renal injury, we demonstrated a low rate of AKI following endovascular aortic surgery.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,325 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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