Acute Kidney Injury After Cytoreductive Surgery and Hyperthermic Intraperitoneal Chemotherapy in a Portuguese Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute kidney injury (AKI) after cytoreductive surgery followed by the infusion of hyperthermic intraperitoneal chemotherapy (CRS/HIPEC) is associated with a higher rate of major complications, resulting in prolonged hospitalization and increased mortality. Our objective was to evaluate the incidence of AKI and further progression to chronic kidney disease (CKD) in patients submitted to this procedure and recognize the associated risk factors. Methods: This retrospective study collected demographic, tumor-related, intraoperative, and postoperative data from 182 patients who underwent CRS/HIPEC from January 2016 to December 2019. Renal impairment was defined according to Kidney Disease Improving Global Outcomes criteria for AKI. We conducted univariate and multiple logistic regression analyses to assess the association between variables of interest and AKI. Results: Twenty-three patients (12.6%) developed AKI. In the AKI group, the risk for developing CKD was six times higher (odds ratio (OR) 6.48, confidence interval (CI) 1.601 - 26.255). Multivariate regression identified higher risk of developing AKI in patients who underwent HIPEC with cisplatin (OR 12.21, CI 1.26 - 109.70, P = 0.025), in each additional day spent in the intensive care unit (ICU) (OR 2.42, CI 1.07 - 5.45, P = 0.033), and an association for each unit increase in estimated glomerular filtration rate (eGFR) before HIPEC (OR 0.96, CI 0.94 - 0.98, P = 0.037) and AKI development. Conclusion: Patients who are at higher risk of AKI after CRS/HIPEC include those who performed cisplatin HIPEC regimen, had poorer preoperative renal function and had longer ICU stays. Early institution of preventive measures and frequent monitoring should be considered to minimize AKI risk and its associated morbidity, such as CKD progression. World J Oncol. 2022;13(6):370-378 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1540
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».