High C-Reactive Protein and Low Albumin Levels Predict High 30-Day Mortality in Patients Undergoing Percutaneous Endoscopic Gastrotomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Percutaneous endoscopic gastrotomy (PEG) enables long-term enteral feeding. The aim of this study was to identify biomarkers that may guide the decision of whether to perform the elective procedure of PEG. METHODS: The medical records of all patients who underwent PEG in our hospital from 2010 to 2016 were screened retrospectively. Patients with mortality within a 30-day follow-up period and those without were compared using the Chi-square test, and continuous variables were compared with the Kruskal-Wallis and Mann-Whitney U tests. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used to demonstrate the ability of biomarkers to predict mortality; a cut-off point was determined and its sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values were calculated. The Youden index was used to determine the cut-off point. Kaplan-Meier analysis was used to identify PEG-related mortality risk factors and a Cox regression model was applied for risk characterization. RESULTS: A total of 120 patients who underwent PEG were evaluated in the study. The mean age was 67.00 ± 18.00 years. The most common indication for PEG was cerebrovascular disease, in 69 (57.5%) of the patients. Infection of the PEG site was most common within 14 days after PEG tube placement, occurring in 13 patients (10.3%). The mortality rate among patients with post-PEG infection was 68.2%, significantly higher than in patients without infection (P = 0.012). Thirty-four patients (28.3%) died within 30 days of undergoing PEG. CRP values ≥ 78.31 mg/L increased mortality by 8.756-fold, and albumin levels < 2.71 g/dL increased mortality by 2.255-fold. CONCLUSION: Our results indicate that the presence of both high CRP level and low albumin level were associated with significantly higher rate of mortality (73.1%) in patients who underwent PEG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».