4 Renal function-based contrast dosing to define ‘prognostic’ contrast limits in patients undergoing coronary angioplasty
Notice bibliographique
Résumé
Background Renal function-based contrast dosing minimises renal injury following percutaneous coronary intervention (PCI). The ratio (R) of contrast volume:glomerular filtration rate (GFR) has been studied but its prognostic relevance is unknown. Aim To establish the relationship between R and mortality; and define a ‘prognostic’ threshold (RT) for contrast in PCI for stable disease, non ST-elevation ACS (NSTEACS) and ST-elevation ACS (STEACS). Method We evaluated 44 082 non-dialysis patients between 2008–2014. GFR was calculated using CG, CKD-EPI and MDRD equations. R was determined for each patient and its relationship with mortality was modelled mathematically and analysed using Cox regression and adjusted ROC curve analyses. Results Multivariable analyses identified R as an independent predictor of 3 year mortality (HR=1.03, 95% CI: 1.02 to 1.04, p<0.001). There was an exponential relationship between R and mortality; for every unit increase in R, 3 year mortality increased by 13%–14% regardless of PCI indication. Adjusted analyses indicated RT was consistently higher in stable disease (RT=7.7–8.3) compared to NSTEACS (RT=5.3–5.7) and STEACS (RT=5.3–5.7). Conclusion This study advocates a RT=7.7–8.3 for stable disease and RT=5.3–5.7 for NSTEACS/STEACS. This is greater than previously reported but implies greater contrast volumes may ultimately be tolerated in the contemporary PCI era.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».