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Enregistrement W3135926179 · doi:10.1111/jocs.15503

Predicting acute kidney injury following nonemergent cardiac surgery: A preoperative scorecard

2021· article· en· W3135926179 sur OpenAlexaff
Ahmed T. Mokhtar, Karthik Tennankore, Steve Doucette, Christine Herman

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiac Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryDialysisRenal functionCardiac surgeryKidney diseaseRenal replacement therapySurgeryCoronary artery bypass surgeryRetrospective cohort studyInternal medicineCardiologyArtery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the predictors of postoperative acute kidney injury (AKI) following nonemergent cardiac surgery among patients with variable preoperative estimated glomerular filtration rate (eGFR) levels. METHODS: A retrospective study of patients who underwent elective or in-hospital cardiac surgical procedures was performed between January 2006 and November 2015. The procedures included isolated coronary artery bypass grafting (CABG), isolated aortic valve replacement (AVR), or combined CABG and AVR. The primary outcome AKI (any stage) following nonemergent cardiac surgery utilizing the 2012 Kidney Disease-Improving Global Outcomes (KDIGO) criteria. Patients were categorized based on the following renal outcomes: mild AKI, severe AKI (KDIGO stage 2 or 3), and postoperative dialysis. Patients with G5 preoperative kidney function (including dialysis patients) were excluded. RESULTS: A total of 6675 patients were included in our study. The mean age was 66.8 years (SD ± 10.4), with 76.3% being males. A total of 4487 patients had normal or mildly decreased eGFR (G1 or G2) preoperatively (67.2%), while 1960 patients were in the G3 category (29.4%). Only 228 patients (3.4%) had G4 renal function. A total of 1453 (21.7%) patients experienced postoperative AKI. The need for postoperative dialysis occurred in 3.2% of the AKI subgroup. In-hospital mortality was higher among the AKI subgroup (7.2% vs. 0.5%; p < .0001). In an adjusted model, a lower preoperative eGFR category was the strongest predictor of AKI. A practical scorecard for the preoperative estimation of severe AKI for nonemergent cardiac procedures incorporating these parameters was developed. CONCLUSIONS: Preoperative eGFR is the strongest predictor of postoperative AKI in individuals undergoing nonemergent cardiac surgery. A practical scorecard incorporating preoperative predictors of AKI may allow informed decision-making and predict AKI following nonemergent cardiac surgery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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