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Enregistrement W2768298060 · doi:10.1161/circ.132.suppl_3.15440

Abstract 15440: The Incidence and Outcomes of Acute Kidney Injury After TAVR

2015· article· en· W2768298060 sur OpenAlexaff
Abdulla A. Damluji, Magdalena Murman, David F. Painter, Yahya Alansari, Mohamad Kabach, Italo Novoa, Roger G. Carrillo, Donald B. Williams, Eduardo J. de Marchena, Claudia Martinez, Carlos Alfonso, Mauro Moscucci, Alan W. Heldman, Lionel Leroux, Mauricio G. Cohen

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensCollège Lionel Groulx
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryIncidence (geometry)Intensive care medicineEmergency medicineInternal medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Acute kidney injury (AKI) is a known complication after cardiovascular procedures and is associated with increased all-cause-mortality. Hypothesis: We aimed to assess the incidence, predictors, and long-term outcomes of AKI after TAVR. Methods: We evaluated inoperable patients with severe aortic stenosis who received TAVR in an academic institution from 04/2008 to 06/2015. AKI was defined according to the consensus report of the Valve Academic Research Consortium. Predictors of AKI were evaluated using multivariable logistic regression modeling. Results: Among 457 patients who underwent TAVR, 78 (17%) developed AKI. There were no differences in age, gender, BMI, hypertension, dyslipidemia, smoking status, or medications use among patients with and without AKI. However, patients with AKI were more likely to have diabetes mellitus (DM), chronic kidney disease (CKD) and prior history of stroke than patients without AKI (Figure). Patients with AKI had also lower baseline hemoglobin (AKI: 11 g/dL vs. No AKI: 12, p=0.004) and higher baseline creatinine (1.45 vs. 1.1, p=<0.001). Procedural characteristics that were associated with AKI included: hypotension, IABP/LV assist device use, bleeding, and vascular complications. Patients with AKI had higher all-cause-mortality (14% vs. 2%, p <0.001), higher median hospital length of stay (12 vs. 7 days, p <0.001) and a higher incidence of new dialysis requirement (12% vs. 1%, p <0.001), and dialysis at one month (8% vs. 1%, p =0.001). Multivariate logistsic regression analysis identified DM, CKD, and IABP or LV assist device use as independent predictors of AKI. Conclusion: Our results suggest that AKI is relatively common post TAVR and it is associated with increased mortality, length of stay, and dialysis requirement. Patients with underlying CKD and DM who require IABP or LV assist devices for hemodynamic support are at the highest risk of AKI.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,314 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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