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Enregistrement W2793282617 · doi:10.1111/anae.14274

Pre‐operative anaemia, intra‐operative hepcidin concentration and acute kidney injury after cardiac surgery: a retrospective observational study

2018· article· en· W2793282617 sur OpenAlexafffund
Keyvan Karkouti, Paul S. F. Yip, Christopher T. Chan, Lakhmir S. Chawla, Vivek Rao

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoLa Jolla Pharmaceutical Company
Mots-clésHepcidinMedicineAcute kidney injuryCardiopulmonary bypassCreatinineKidneyDialysisCardiac surgeryInternal medicineGastroenterologyUrologyAnemiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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