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Enregistrement W4364352823 · doi:10.1097/aln.0000000000004539

Association of Preoperative Growth Differentiation Factor-15 Concentrations and Postoperative Cardiovascular Events after Major Noncardiac Surgery

2023· article· en· W4364352823 sur OpenAlexafffund
Emmanuelle Duceppe, Flávia K. Borges, David Conen, Maria Tiboni, Matthew T.V. Chan, Ameen Patel, Daniel I. Sessler, Peter A. Kavsak, Sandra Ofori, Sadeesh Srinathan, Rupert M. Pearse, Allan S. Jaffe, Diane Heels‐Ansdell, Amit X. Garg, Shirley Pettit, Robert J. Sapsford, P.J. Devereaux

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGDF15 and Related Biomarkers
Établissements canadiensWestern UniversityImpactUniversity of WinnipegUniversity of ManitobaMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesAbbott DiagnosticsBayer CanadaNovartis PharmaNational Institute for Health and Care ResearchStrykerGlaxoSmithKlineAstraZenecaBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineGDF15Risk factorInterquartile rangeProspective cohort studyInternal medicineSurgeryCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The association between growth differentiation factor-15 concentrations and cardiovascular disease has been well described. The study hypothesis was that growth differentiation factor-15 may help cardiac risk stratification in noncardiac surgical patients, in addition to clinical evaluation. METHODS: The objective of the study was to determine whether preoperative serum growth differentiation factor-15 is associated with the composite primary outcome of myocardial injury after noncardiac surgery and vascular death at 30 days and can improve cardiac risk prediction in noncardiac surgery. This is a prospective cohort study of patients 45 yr or older having major noncardiac surgery. The association between preoperative growth differentiation factor-15 and the primary outcome was determined after adjusting for the Revised Cardiac Risk Index. Preoperative N-terminal-pro hormone brain natriuretic peptide was also added to compare predictive performance with growth differentiation factor-15. RESULTS: Between October 27, 2008, and October 30, 2013, a total of 5,238 patients were included who had preoperative growth differentiation factor-15 measured (median, 1,325; interquartile range, 880 to 2,132 pg/ml). The risk of myocardial injury after noncardiac surgery and vascular death was 99 of 1,705 (5.8%) for growth differentiation factor-15 less than 1,000 pg/ml, 161 of 1,332 (12.1%) for growth differentiation factor-15 1,000 to less than 1,500 pg/ml, 302 of 1476 (20.5%) for growth differentiation factor-15 1,500 to less than 3,000 pg/ml, and 247 of 725 (34.1%) for growth differentiation factor-15 concentrations 3,000 pg/ml or greater. Compared to patients who had growth differentiation factor-15 concentrations less than 1,000 pg/ml, the corresponding adjusted hazard ratio for each growth differentiation factor-15 category was 1.93 (95% CI, 1.50 to 2.48), 3.04 (95% CI, 2.41 to 3.84), and 4.8 (95% CI, 3.76 to 6.14), respectively. The addition of growth differentiation factor-15 improved cardiac risk classification by 30.1% (301 per 1,000 patients) compared to Revised Cardiac Risk Index alone. It also provided additional risk classification beyond the combination of preoperative N-terminal-pro hormone brain natriuretic peptide and Revised Cardiac Risk Index (16.1%; 161 per 1,000 patients). CONCLUSIONS: Growth differentiation factor-15 is strongly associated with 30-day risk of major cardiovascular events and significantly improved cardiac risk prediction in patients undergoing noncardiac 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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