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Enregistrement W3083527840 · doi:10.1093/ndt/gfaa063

Acute kidney injury in renal transplant recipients undergoing cardiac surgery

2020· article· en· W3083527840 sur OpenAlexafffund
Gregory L. Hundemer, Anand Srivastava, Kirolos A. Jacob, Neeraja Krishnasamudram, Salman Ahmed, Emily A.S. Boerger, Shreyak Sharma, Kapil K. Pokharel, Sameer Hirji, Marc Pelletier, Kassem Safa, Win Kulvichit, John A. Kellum, Leonardo V. Riella, David E. Leaf

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesKidney Foundation of Canada
Mots-clésMedicineOdds ratioInternal medicineRenal functionIncidence (geometry)Confidence intervalKidney diseaseRetrospective cohort studyAcute kidney injuryRisk factorCohortKidney transplantationUrologySurgeryKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) is a key risk factor for chronic kidney disease in the general population, but has not been investigated in detail among renal transplant recipients (RTRs). We investigated the incidence, severity and risk factors for AKI following cardiac surgery among RTRs compared with non-RTRs with otherwise similar clinical characteristics. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of RTRs (n = 83) and non-RTRs (n = 83) who underwent cardiac surgery at two major academic medical centers. Non-RTRs were matched 1:1 to RTRs by age, preoperative (preop) estimated glomerular filtration rate and type of cardiac surgery. We defined AKI according to Kidney Disease: Improving Global Outcomes criteria. RESULTS: RTRs had a higher rate of AKI following cardiac surgery compared with non-RTRs [46% versus 28%; adjusted odds ratio 2.77 (95% confidence interval 1.36-5.64)]. Among RTRs, deceased donor (DD) versus living donor (LD) status, as well as higher versus lower preop calcineurin inhibitor (CNI) trough levels, were associated with higher rates of AKI (57% versus 33% among DD-RTRs versus LD-RTRs; P = 0.047; 73% versus 36% among RTRs with higher versus lower CNI trough levels, P = 0.02). The combination of both risk factors (DD status and higher CNI trough level) had an additive effect (88% AKI incidence among patients with both risk factors versus 25% incidence among RTRs with neither risk factor, P = 0.004). CONCLUSIONS: RTRs have a higher risk of AKI following cardiac surgery compared with non-RTRs with otherwise similar characteristics. Among RTRs, DD-RTRs and those with higher preop CNI trough levels are at the highest risk.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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