Importance of assessing biomarkers and physiological parameters of anemia-induced tissue hypoxia in the perioperative period
Notice bibliographique
Résumé
Anemia is associated with increased risk of Acute Kidney Injury (AKI), stroke and mortality in perioperative patients. We sought to understand the mechanism(s) by assessing the integrative physiological responses to anemia (kidney, brain), the degrees of anemia-induced tissue hypoxia, and associated biomarkers and physiological parameters. Experimental measurements demonstrate a linear relationship between blood Oxygen Content (CaO2) and renal microvascular PO2 (y = 0.30x + 6.9, r2 = 0.75), demonstrating that renal hypoxia is proportional to the degree of anemia. This defines the kidney as a potential oxygen sensor during anemia. Further evidence of renal oxygen sensing is demonstrated by proportional increase in serum Erythropoietin (EPO) during anemia (y = 93.806*10−0.02, r2 = 0.82). This data implicates systemic EPO levels as a biomarker of anemia-induced renal tissue hypoxia. By contrast, cerebral Oxygen Delivery (DO2) is defended by a profound proportional increase in Cerebral Blood Flow (CBF), minimizing tissue hypoxia in the brain, until more severe levels of anemia occur. We hypothesize that the kidney experiences profound early anemia-induced tissue hypoxia which contributes to adaptive mechanisms to preserve cerebral perfusion. At severe levels of anemia, renal hypoxia intensifies, and cerebral hypoxia occurs, possibly contributing to the mechanism(s) of AKI and stroke when adaptive mechanisms to preserve organ perfusion are overwhelmed. Clinical methods to detect renal tissue hypoxia (an early warning signal) and cerebral hypoxia (a later consequence of severe anemia) may inform clinical practice and support the assessment of clinical biomarkers (i.e., EPO) and physiological parameters (i.e., urinary PO2) of anemia-induced tissue hypoxia. This information may direct targeted treatment strategies to prevent adverse outcomes associated with anemia.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».