Risk Factors for the Development of Postoperative Acute Kidney Injury in Patients Undergoing Joint Replacement Surgery: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A new-onset acute kidney injury (AKI) after arthroplasty impairs rehabilitation and outcome. A prior knowledge of risk factors contributes to a planned preventive management and prognostication. Although many studies have addressed the issue, our objective was to perform a meta-analysis to bring a consensus on the perioperative risk factors promoting AKI postoperatively. We conducted a systematic review and meta-analysis of observational studies reporting risk factors with odds of development of AKI according to the existing criteria after hip or knee replacement surgery. We searched the PubMed and Google Scholar databases for free English articles published until June 2018. Two authors independently screened the articles and extracted data. Discrepancies were resolved by consensus or consulting the third author. Methodological quality of the articles was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. A total of five studies were included in this meta-analysis. The following risk factors were found to contribute to new kidney injury: advanced age; male gender; preoperative liver, cardiac, or kidney diseases; presence of heart failure; American Society of Anesthesiologists grade ≥ 3; requirement of perioperative blood transfusion, revision arthroplasty, and knee arthroplasty; body mass index; and use of angiotensin-converting enzyme inhibitors. Diabetes, hypertension, duration of surgery, type of anesthesia, and preoperative serum creatinine were not found to be associated with renal injury. The key limitation was the availability of small number of studies. More longitudinal observational studies addressing the issue are the need of the hour, and, till then, a preventive strategy aimed at the identified risk factors should help.
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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 | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,070 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».