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Enregistrement W2883965892 · doi:10.1016/j.jtcvs.2018.06.091

Early intraoperative iron-binding proteins are associated with acute kidney injury after cardiac surgery

2018· article· en· W2883965892 sur OpenAlexafffund
Nora Choi, Reid Whitlock, Jessica Klassen, Michael Zappitelli, Rakesh C. Arora, Claudio Rigatto, Julie Ho

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic and Cardiovascular Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensSeven Oaks General HospitalUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKidney Foundation of CanadaResearch Manitoba
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryCardiopulmonary bypassTransferrin saturationFerritinOdds ratioHepcidinInternal medicineKidney diseaseCardiac surgeryArea under the curveConfidence intervalGastroenterologySurgeryUrologyCardiologyAnemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Iron regulation is an important modifier of renal ischemia-reperfusion injury, but the role of iron-binding proteins during cardiopulmonary bypass remains unclear. The goal was to characterize iron-binding proteins throughout ischemia-reperfusion injury to determine their association with acute kidney injury development. METHODS: A prospective observational cohort of adult patients who underwent cardiac surgery (n = 301) was obtained, and acute kidney injury was defined by Kidney Disease Improving Global Outcomes. Serum ferritin, transferrin saturation, and urine hepcidin-25 were measured. RESULTS: Intraoperative serum ferritin was lower at the start of cardiopulmonary bypass (P = .005) and 1-hour cardiopulmonary bypass (P = .001) in patients with acute kidney injury versus patients without acute kidney injury. Lower serum ferritin and higher transferrin saturation at 1-hour cardiopulmonary bypass were independent predictors of acute kidney injury (serum ferritin odds ratio, 0.66; 95% confidence interval [CI], 0.48-0.91; transferrin saturation odds ratio, 1.26; 95% CI, 1.02-1.55) and improved model discrimination (area under the curve [AUC], 0.76; 95% CI, 0.67-0.85) compared with clinical prediction alone (AUC, 0.72; 95% CI, 0.62-0.81; ΔAUC and net reclassification index, P = .01). Lower ferritin, higher transferrin saturation at 1-hour cardiopulmonary bypass, and lower urine hepcidin-25 at postoperative day 1 were also independent predictors for acute kidney injury development, and this model demonstrated an AUC of 0.80 (0.72-0.87), which was superior to clinical prediction (ΔAUC P = .002, integrated discrimination improvement and net reclassification index P = .003). CONCLUSIONS: Our findings suggest that lower levels of intraoperative iron-binding proteins may reflect an impaired capacity to rapidly handle catalytic iron released during cardiopulmonary bypass, leading to kidney injury. These data highlight the importance of iron homeostasis in human ischemia-reperfusion injury and suggest it is a potentially modifiable risk during cardiac surgery. Intraoperative detection of incipient acute kidney injury may be feasible and could be used as an enrichment strategy for clinical trials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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