Tranexamic Acid Dosing for Cardiac Surgical Patients With Chronic Renal Dysfunction: A New Dosing Regimen
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tranexamic acid (TXA) is a common antifibrinolytic agent used to minimize bleeding in cardiac surgery. Up to 50% cardiac surgical patients have chronic renal dysfunction (CRD). Optimal dosing of TXA in CRD remains poorly investigated. This is important as TXA is renally eliminated with accumulation in CRD. High TXA doses are associated with postoperative seizures. This study measures plasma TXA concentrations in CRD cardiac surgical patients for pharmacokinetic modeling and dose adjustment recommendations. METHODS: This prospective cohort study enrolled 48 patients with stages 1-5 CRD, classified by Kidney Disease Outcome Quality Initiative. Patients were separated into 2 treatment groups. A "low-risk" group underwent simple aortocoronary bypass or single-valve repair/replacement and received a 50 mg/kg TXA bolus. A "high-risk" group underwent redo, aortic, multiple valve or combination surgery and received the Blood Conservation Using Anti-fibrinolytics Trial dosing regimen (loading dose 30 mg/kg, infusion 16 mg/kg/h with 2 mg/kg in pump prime). Primary outcome identified changes in TXA clearance and distribution volume, which provided the rationale for dose adjustment. Descriptive clinical outcomes assessed postoperative seizures, blood loss, ischemic-thrombotic complications, in-hospital mortality, and length of hospital stay. RESULTS: TXA concentrations were elevated and sustained above the therapeutic threshold for approximately 12 hours in high-risk stages 3-5 groups, in accordance to CRD severity. CONCLUSIONS: Using a pharmacokinetic model, we propose a simple new TXA dosing regimen that optimizes maximal antifibrinolysis and avoids excessive drug dosing.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».