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Enregistrement W2883930534 · doi:10.1097/pcc.0000000000001656

Cardiac Surgery–Associated Kidney Injury in Children and Renal Oximetry

2018· article· en· W2883930534 sur OpenAlexaffabout
Rachel Joffe, Mohammed Al Aklabi, Sudeshna Bhattacharya, Dominic Cave, Thomas Calleja, Daniel Garros, Nicholas Majesic, Lindsay M. Ryerson, Catherine Morgan

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteStollery Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryCardiopulmonary bypassCardiac surgeryRenal replacement therapyIntensive careKidney diseaseCardiologyAnesthesiaInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Cardiac surgery-associated acute kidney injury is common in children and associates with negative outcomes. Novel interventions to reduce cardiac surgery-associated acute kidney injury require knowledge of its pathophysiology. States of altered perfusion, oxygen delivery, and energy consumption occur during cardiopulmonary bypass and could protect against or contribute to renal cellular injury and recovery. Near-infrared spectroscopy is noninvasive technology for monitoring regional blood flow and tissue oxygenation. This study evaluated the relationship between renal regional oxygen saturation and cardiac surgery-associated acute kidney injury, using near-infrared spectroscopy monitoring before, during, and after cardiopulmonary bypass in children. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: Single-center, tertiary care pediatric hospital (Stollery Children's Hospital, Edmonton, AB, Canada). PATIENTS: Children less than or equal to 10 kg undergoing congenital heart disease repair with cardiopulmonary bypass. Heart transplant, preoperative dialysis, sepsis, extracorporeal life support, congenital renal disease, and preoperative nephrotoxins were exclusions. INTERVENTIONS: Renal regional near-infrared spectroscopy monitoring before, during, and after cardiopulmonary bypass. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Outcome measure was cardiac surgery-associated acute kidney injury (defined according to Kidney Disease: Improving Global Outcomes criteria). Regional oxygen saturation was measured continuously using near-infrared spectroscopy (INVOS 5100C Cerebral/Somatic Oximeter; Medronic, Troy, MI) from time of anesthesia to time of transfer to intensive care. Cardiac surgery-associated acute kidney injury occurred in 65%. Lower baseline (precardiopulmonary bypass) regional oxygen saturation was associated with decreased risk of cardiac surgery-associated acute kidney injury (p = 0.01); children with baseline regional oxygen saturation in the highest tertile were 7.14 times more likely to get cardiac surgery- associated acute kidney injury (vs lowest tertile). Area under the curve for ability of baseline regional oxygen saturation to predict cardiac surgery-associated acute kidney injury was 0.73 (95% CI, 0.60-0.85). Children with lower baseline glomerular filtration rate had lower mean renal regional oxygen saturation. CONCLUSIONS: Findings demonstrate that preoperative oxygen supply/demand balance is an important predictor of cardiac surgery-associated acute kidney injury, suggesting lower preoperative (and intraoperative) renal blood flow may be protective. There is not yet a definite link between remote ischemic preconditioning and prevention of cardiac surgery-associated acute kidney injury; however, renal protective effects of sublethal ischemia should continue to be explored.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations43
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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