U-shaped relationship between pre-operative plasma fibrinogen levels and severe peri-operative bleeding in cardiac surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An inverse linear relationship has been reported between pre-operative fibrinogen levels and postoperative blood loss in cardiac surgery. However, recently high pre-operative fibrinogen levels have also been reported to be associated with increased blood transfusion and re-operation. OBJECTIVE: We tested the hypothesis that the relationship between pre-operative fibrinogen levels and severe peri-operative bleeding is not linear. DESIGN: A large-scale (n = 3883) single-centre retrospective study. SETTING: A tertiary care teaching hospital. PATIENTS: We analysed data from our institutional database which includes all patients above 18 years who underwent on-pump cardiac surgery through a sternotomy between September 2010 and May 2014. MAIN OUTCOME MEASURES: Peri-operative severe bleeding adapted from the Universal Definition of Peri-operative Bleeding, class 3 or 4. The relationship between pre-operative fibrinogen levels and peri-operative severe bleeding was analysed by binary logistic regression. A cubic B-spline transformation was used to estimate the relationship between pre-operative fibrinogen level associated with excessive peri-operative bleeding. RESULTS: Severe peri-operative bleeding was observed in 957 (24.6%) patients. An L-shaped relationship was observed between pre-operative fibrinogen levels and 24-h postoperative blood loss. The relationship between pre-operative fibrinogen levels and severe peri-operative bleeding (i.e. Universal Definition of Peri-operative Bleeding class 3 or 4) was U-shaped: the risk of severe peri-operative bleeding bottomed at 3.3 g l when the upward sloping curve started at 5.8 g l with a steeper increase above 8.2 g l. CONCLUSION: We reported a U-shaped relationship between severe peri-operative bleeding and pre-operative fibrinogen levels. While a low-level of fibrinogen appears to be associated with a high risk of bleeding, a high level does not necessarily protect the patient against such a risk and could even be a risk factor for peri-operative bleeding.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».