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Enregistrement W3163337494 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.13433

Abstract 13433: Predictors of Contrast Induced Nephropathy in Patients With Acute Coronary Syndromes and Normal Baseline Glomerular Filtration Rate

2020· article· en· W3163337494 sur OpenAlexaffabout
Daniel Negreanu, Michaël Gagnon, Anh Thi Nguyen, Samer Mansour, Michel Nguyen, Martine Montigny, Claude Lauzon, Mark J. Eisenberg, Stéphane Rinfret, Simon Kouz, Marc Afilalo, Philippe L. L’Allier, Bernard De la Rocheliere, Bernard Cantin, Jean‐Claude Tardif, Thao Huynh

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecMontreal Heart InstituteCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesMcGill University Health CentreMcGill UniversityCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCegep de ThetfordCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of TorontoUniversité de SherbrookeCegep regional de LanaudiereJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal functionCreatinineInternal medicineContrast-induced nephropathyDiabetes mellitusNephropathyCohortAcute coronary syndromeIncidence (geometry)CardiologyUrologyMyocardial infarctionGastroenterologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The incidence and predictors of contrast-induced nephropathy (CIN) in patients with normal glomerular filtration rate (GFR) are not well ascertained. We aim to determine the incidence and predictors for CIN after coronary catheterization (CATH) for acute coronary syndromes (ACS). Methods: We combined the datasets of two studies. The AMI-QUEBEC was an observational cohort of patients with ST-segment elevation myocardial infarctions in 2003. The AMI-OPTIMA was a study of patients hospitalized with ACS in 2009 and 2012. For this analysis, we retained only patients with GFR > 60 ml/min who underwent CATH. We defined “hyperfiltrators” as patients with GFR above the 95th percentile age and sex-adjusted value. CIN was defined as an increase in serum creatinine >0.5 mg/dL (44.2 μmols/L) or > 50% from baseline serum creatinine. Results: There were 3,188 patients with GFR > 60 ml/min : 39 hyperfiltrators and 3,149 without hyperfiltration. The mean age was similar between the two groups of patients (62 years); 21% and 27% females in hyperfiltrators and non-hyperfiltrators (p<0.0001). The prevalences of diabetes mellitus and hypertension were 36% and 64%, respectively in hyperfiltrators compared to 20% and 46%, respectively in non-hyperfiltrators. The mean baseline GFR and creatinine were 112 ml/min and 50 μmols/L, respectively in hyperfiltrators; 84.2 ml/min and 80 μmols/L in non-hyperfiltrators. There were 225 CIN following CATH; 7.1% of the whole cohort with 35.9% in the hyperfiltrators and 6.7% in non-hyperfiltrators. Hyperfiltration was independently associated with a 13-fold increase in the risk of CIN (Table 1). Each year of increase in age was associated with a 5% increase in the risk of CIN. Shock was also associated with an 11-fold increase in the risk of CIN. Conclusion: Hyperfiltrators may be at high risk of CIN following CATH in ACS. The risk of CIN associated with hyperfiltration should be evaluated in other populations.

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)0,003
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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