Predicting Acute Kidney Injury following Transcatheter Aortic Valve Replacement
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Acute kidney injury occurs in up to a quarter of patients following transcatheter aortic valve replacement (TAVR) and has been associated with increased short and long-term mortality rates. A variety of patient characteristics predictive of post-TAVR acute kidney injury (AKI) have been identified, however discrepancies among studies exist almost uniformly. We investigated the hypothesis that the change in glomerular filtration rate (ΔGFR) in response to contrast administered during pre-TAVR coronary angiography is predictive of ΔGFR post-TAVR. Methods The study comprised 195 patients who underwent TAVR at a single center between August 2008 and June 2015 and were prospectively included in the CAPITAL TAVR registry. Multiple linear regression analysis was conducted to estimate the effect of independent variables on the change in renal function post-TAVR. Results There was no relationship identified between the ΔGFR post-angiogram and the ΔGFR post-TAVR (r=0.043, P=0.582). Multiple linear regression analysis revealed that a significant amount of the change in renal function post-TAVR can be explained by the patient's baseline creatinine (beta coefficient, -0.310, P<0.001) and the volume of contrast administered during TAVR (beta coefficient, -0.225, P0.002). The presence of an AKI following diagnostic coronary angiogram was not predictive of the change in renal function post-TAVR using the Valve Academic Research Consortium (VARC) definitions: VARC1 (beta coefficient, 0.102, P=0.170) or VARC2 (beta coefficient, 0.124, P=0.099). Conclusions A patient's previous renal response to contrast administered during coronary angiogram is not predictive of their response post-TAVR; instead, as demonstrated previously, baseline renal function and contrast volume administered are two of the most important predictors of post-TAVR AKI.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».