Pre‐operative anaemia, intra‐operative hepcidin concentration and acute kidney injury after cardiac surgery: a retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
Summary Acute kidney after cardiac surgery is more common in anaemic patients, whereas haemolysis during cardiopulmonary bypass may lead to iron‐induced renal injury. Hepcidin promotes iron sequestration by macrophages: hepcidin concentration is reduced by anaemia and increased by inflammation. We analysed the associations in 525 patients between pre‐operative anaemia (haemoglobin < 130 g.l −1 in men and < 120 g.l −1 in women), intra‐operative hepcidin concentration and acute kidney injury (dialysis or > 26.4 μmol.l −1 or > 50% creatinine increase during the first two days after cardiac surgery. Rates of pre‐operative anaemia and postoperative kidney injury were 109/525 (21%) and 36/525 (7%), respectively. The median ( IQR [range]) intra‐operative hepcidin concentration was 20 (10–33 [0–125]) μg.l −1 and was lower in anaemic patients than those who were not: 15 (4–28 [0–125]) μg.l −1 vs. 21 (12–33 [0–125]) μg.l −1 , respectively, p = 0.002. Four variables were independently associated with postoperative kidney injury, for which the beta‐coefficients ( SE ) were: minutes on cardiopulmonary bypass, 0.016 (0.004), p < 0.001; intra‐operative hepcidin concentration, 0.032 (0.008), p < 0.001; pre‐operative anaemia, 1.97 (0.56), p < 0.001; and Cleveland clinic risk score, 0.88 (0.35), p = 0.005. Contrary to generally increased rates of kidney injury in patients with higher hepcidin concentrations, rates of kidney injury in anaemic patients were lower in patients with higher hepcidin concentrations, beta‐coefficient ( SE ) −0.037 (0.01), p = 0.007. In cardiac surgical patients the rate of postoperative acute kidney injury predicted by the Cleveland risk score might be adjusted for pre‐operative anaemia and intra‐operative cardiopulmonary bypass time and hepcidin concentration. Pre‐operative correction of anaemia, reduction in intra‐operative bypass time and modification of iron homeostasis and hepcidin concentration might reduce acute kidney injury.
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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) | 0,001 | 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 ».