Outcomes of post-cardiac surgery patients with persistent hyperlactatemia in the intensive care unit: a matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Higher morbidity and mortality rates are seen amongst patients presenting with hyperlactatemia in the postoperative period. The purpose of this study was to determine the relationship between persistent elevations in lactate and poor ICU outcome in post-cardiac surgery patients. METHODS: This was a retrospective matched cohort analysis of cardiac surgery patients undergoing bypass and/or valve surgery in a university hospital centre. Selection criteria were: cardiac bypass and/or valve surgery; admission to the ICU for > 24 h postoperatively; and peak lactate ≥ 3.0 mmol/L. Hyperlactatemic patients were matched to 2 normolactatemic patients. Multivariable conditional logistic regression was used to determine predictors of hyperlactatemia and mortality. RESULTS: Four hundred sixty-nine post-cardiac surgery patients were admitted to the ICU for > 24 h. 144 of these patients had an arterial blood lactate ≥ 3.0 mmol/L. Amongst the mortalities, 78.9 % presented with hyperlactatemia. Independent risk factors predictive of a lactate ≥ 3.0 mmol/L were preoperative IABP insertion (RR 2.8, CI 1.1-7.2) and postoperative acute kidney injury (RR 3.2, CI 2.1-5.4). Patients whose lactate concentrations continued to increase >30 h postoperatively were more likely to die (RR 8.44 CI 2.50-28.53). CONCLUSIONS: The persistence of hyperlactatemia is a more important determinant of postoperative outcome than the absolute value of the peak lactate concentration. A simple postoperative lactate washout does not sufficiently explain this lactate accumulation. Mortality is proposed to be secondary to a state of ongoing hypoperfusion.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».