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Enregistrement W4379282258 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e16516

Characteristics and outcomes of 795 patients with renal cell cancer following hospitalization for acute myocardial infarction.

2023· article· en· W4379282258 sur OpenAlexaff
Kamleshun Ramphul, Renuka Verma, Suma Sri Chennapragada, Mehndi Dandwani, Shivani Sharma, Alekhya Pagidipally, Fnu Arti, Shaheen Sombans, Sailaja Sanikommu, Yogeshwaree Ramphul, PRINCE KWABLA PEKYI-BOATENG, Balkiranjit Kaur Dhillon, Stephanie G Mejias, Vijay Kumar, Mohammed Elmahal, Petras Lohana

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple and Secondary Primary Cancers
Établissements canadiensBrampton Civic Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionInternal medicinePercutaneous coronary interventionOdds ratioCardiologyConventional PCIPopulationCancerSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e16516 Background: Renal cell cancer (RCC), as with many cancers, is associated with a hypercoagulable state as well as the potential risk of anemia that can lead to various cardio/cerebrovascular complications. Some of the treatments used in RCC like vascular endothelial growth factor (VEGF) inhibitors increase the thrombotic risk. Thus, the management of RCC patients following an episode of Acute Myocardial Infarction (AMI) can be more complex than that of the general population. We, therefore, conducted an in-depth analysis to study the characteristics and outcomes of AMI among RCC patients in the United States. Methods: We used the 2019 National Inpatient Sample (NIS), a yearly set of hospitalization records from the United States. Patients with a primary diagnosis of AMI and a diagnosis of RCC were identified. We excluded all patients below the age of 18 and those with other malignancies. Multiple patient characteristics were compared via Chi-Square tests. We also compared the odds of requiring Coronary artery bypass graft surgery (CABG) and Percutaneous coronary intervention (PCI) among the two groups. The overall mortality rate and adjusted odds ratios were estimated. Results: Our study found 633410 cases of AMI among adults in the United States in 2019. Among them, 795 (0.1%) had a diagnosis of RCC. A higher number of RCC patients were Male (75.5% vs. 62.7%, p < 0.01), racially classified as White (77.1% vs. 73.0%, p < 0.01), aged 60 or more (88.7% vs. 69.8%, p < 0.01), covered by Medicare (72.3% vs. 56.1%, p < 0.01), had hypertension (66.7% vs. 82.7%, p < 0.01), were diabetics (45.9% vs. 41.4%, p < 0.01) or had anemia (42.1% vs. 22.1%, p < 0.01). A lower percentage of RCC patients underwent various procedures following their AMI, as only 6.3% underwent CABG (vs. 7.5% in the non-RCC group), and 27.6% (vs. 45.8% in the non-RCC group) underwent PCI. Patients with RCC were also older (71.62 years vs. 66.64 years, p < 0.01), had a longer hospitalization (5.51 days vs.4.34 days, p < 0.01), which was also associated with a more expensive mean hospital charge ($114572.98 vs. $106241.24). Unfortunately, we also found that the presence of RCC among AMI patients was also linked with a higher odds ratio of mortality (7.5% vs. 4.4%, aOR 1.643, 95% CI 1.249- 2.160, p < 0.01). Conclusions: Our study confirms various differences in patient characteristics among AMI cases with and without RCC. While fewer RCC patients underwent procedures such as CABG or PCI, they experienced a less favorable outcome, including a longer and more costly stay and higher odds of in-hospital death. It is thus vital to screen RCC patients for potential risk factors for AMI, promote primary and secondary prevention measures, and improve hospitalization protocols to identify potential complications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations0
Publié2023
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