Cardiac Biomarkers for Risk Stratification of Acute Kidney Injury After Pediatric Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children undergoing a cardiac surgical procedure are at increased risk for acute kidney injury (AKI). Novel biomarkers are needed to improve risk stratification of AKI after cardiac surgery. METHODS: We enrolled children aged 1 month to 18 years old from July 2007 to December 2010 undergoing cardiopulmonary bypass. Three United States Food and Drug Administration-approved plasma biomarkers of cardiac stretch, N-terminal pro B-type natriuretic peptide (NTproBNP), inflammation (ST2), or fibrosis (galectin-3), were measured preoperatively and postoperatively within 6 hours of cardiac surgery. All analyses were stratified by age (<2 or ≥2 years old) to account for changing biomarker distributions during childhood and due to a significant interaction between biomarker and age for galectin-3 and NTproBNP (P < .05). RESULTS: Postoperatively, AKI, defined by a doubling of baseline serum creatinine, was diagnosed in 51 of 194 children <2 years and in 28 of 201 children ≥2 years. After multivariable adjustment, for children <2 years, none of the biomarkers were independently associated with AKI, whereas for children ≥2 years, the highest tertile of preoperative galectin-3 and NTproBNP as well as the postoperative galectin-3 and ST2 were associated with AKI. CONCLUSIONS: Preoperative plasma galectin-3 and NTproBNP and the first postoperative galectin-3 and ST2 levels were independently associated with AKI in children ≥2 years old. The performance of cardiac biomarkers after cardiac surgical procedure is affected by age, and research is required to develop biomarkers for children <2 years old.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».