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Enregistrement W2614025646 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.wmp82

Abstract WMP82: Estimated Glomerular Filtration Rate Decreases Transiently After Stroke in Patients With Atrial Fibrillation

2016· article· en· W2614025646 sur OpenAlexaff
Parnian Riaz, K. Nadine Phoa, Mahesh Kate, Laura Gioia, Thomas Jeerakathil, Ashfaq Shuaib, Brian Buck, Kenneth Butcher

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal functionAtrial fibrillationStroke (engine)Kidney diseaseCreatinineInternal medicineCardiologyUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Oral anticoagulants (OACs) are often initiated in hospital after cardioembolic stroke. The agent and dose are both dependent on renal function. The optimal assessment of renal function in the early post-stroke period is unknown. We tested the hypotheses that 1) renal function is impaired early after stroke and 2) weight-based estimates of glomerular filtration rate (eGFR) are more sensitive to this acute change. Methods: We retrospectively recorded all serum creatinine measurements within 1 week of stroke in patients with atrial fibrillation (AF). Measurements were also taken in the year post-stroke. The Cockroft-Gault (CG), Modification of Diet in Renal Disease Study (MDRD), and Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) equations were used to calculated eGFR. Renal function was classified as normal (eGFR>50 ml/min), moderately (eGFR<50 ml/min), or severely impaired (eGFR<30 ml/min). Results: Measurements were recorded from 300 acute stroke patients over a 1 year period. Median time from symptom onset to first creatinine measurement was 5.2±14.2 h. Within 24 h of symptom onset, 66/300 (22%) and 72/300 (24%) patients had renal impairment (eGFR<50 ml/min/1.73m 2 ) using the MDRD and CKD-EPI equations. The proportion of renal impairment increased to 37.4% (102/273, p<0.0001), when a weight-based calculation (CG) was used. Mean eGFR (CG) within 24 h of symptom onset (65.1±33.5 ml/min) was lower than that by day 7 (68.7±33.3 ml/min, p=0.001). The acute baseline renal impairment improved into normal range in 14/68 (20.6%, p<0.0001) patients within 7 days. Mean eGFR (64.7± 30.7 ml/min, p=0.383) remained stable following discharge (mean time from symptom onset to final assessment 47.4± 5.8 wks). Of the 20 patients with severe renal impairment, eGFR increased to >30 ml/min in 8 (40%, p<0.0001) within 7 days. A total of 231 patients (77%) were treated with an OAC within 7 days of onset. In 145 patients treated with a new OAC, the incorrect dose was initially prescribed in 60 patients. Conclusion: Acute renal impairment after stroke is common, and is most evident when weight-based eGFR is calculated. The transient nature of this renal impairment suggests OAC agent and dose selection may need to be adjusted following the acute stroke period

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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