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Enregistrement W2463557538

Renal dysfunction after cardiac surgery.

2001· article· en· W2463557538 sur OpenAlexaff
Dan Abrahamov, Miguel Tamariz, Stephen E. Fremes, Satoshi Tobe, George T. Christakis, Guru, Jeri Sever, Bernard S. Goldman

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal functionCreatinineDialysisDiabetes mellitusCardiac surgerySurgeryKidney diseaseIncidence (geometry)Myocardial infarctionCardiologyInternal medicineEndocrinology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the causes and outcomes of patients with postcardiac surgery renal dysfunction. PATIENTS AND METHODS: A large cardiovascular data- base including pre-, peri- and postoperative serum creatinine concentrations from 2214 consecutive cardiac surgery patients was analyzed. RESULTS: Sixty-nine patients developed postoperative renal dysfunction, defined as at least a 15 mL/min decline in the creatinine clearance rate resulting in a value of less than 40 mL/min. These patients were significantly older, and had a higher incidence of previous cardiac surgery, diabetes, obesity, peripheral vascular disease, hypertension and poor ventricular function. Postoperatively, these patients had a higher occurrence of low output syndrome and myocardial infarction. Stepwise logistic regression predictors of postoperative renal dysfunction included the following: postoperative low output syndrome; repeat cardiac surgery; being older than 65 years; having diabetes; having poor left ventricular function; and having had valve surgery. Preoperative renal dysfunction (defined as a creatinine clearance of less than 40 mL/min) was not found to be one of the predictors. The mean creatinine concentrations of patients with mild postoperative renal dysfunction (defined as a creatinine concentration of less than 200 mmol/L on the fourth or fifth postoperative day) decreased significantly at the fifth postoperative day, while that of patients with severe postoperative renal dysfunction rose to a mean of 300 mmol/L six months postoperatively. The incidence of late dialysis (defined as a need for dialysis after postoperative day 10) approached 30% among patients with severe postoperative renal dysfunction and only 2% among patients with mild postoperative renal dysfunction. The early mortality rate (during the first postoperative month) was similar in both groups and approached 30%. CONCLUSIONS: Patients who develop postoperative renal dysfunction have a high mortality rate. Postoperative low cardiac output is the most important cause of postoperative renal dysfunction and, therefore, should be avoided. Patients with creatinine concentrations of less than 200 mmol/L at postoperative day 4 or 5 will probably resume normal renal function. Patients with creatinine concentrations of more than 200 mmol/L at days 4 and 5 have a 30% chance of needing long term dialysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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