Intraoperative hypotension and the risk of acute kidney injury following liver transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) is a frequent adverse outcome following liver transplantation (LT) with a multifactorial etiology. It is critical to identify modifiable risk factors to mitigate the risk. One key area of interest is the role of intraoperative hypotension, which remains relatively unexplored in liver transplant cohorts. METHODS: This was a retrospective observational cohort study of 1292 adult patients who underwent LT (between 2009 and 2019). Multivariable logistic regression analysis was used to explore the association between intraoperative hypotension, quantified by time duration (in min) under various mean arterial pressure (MAP) thresholds, and the primary outcome of early postoperative AKI according to the KDIGO criteria. RESULTS: AKI occurred in 40% of patients and was independently associated with greater than 20 min spent below MAP thresholds of 55 mm Hg (adjusted OR = 1.866; 95% CI = 1.037-3.44; P = 0.041) and 50 mm Hg (adjusted OR = 1.801; 95% CI = 1.087-2.992; P = 0.023). Further sensitivity analyses demonstrated that the association between intraoperative hypotension and postoperative AKI was accentuated after restricting the analysis to patients with a normal preoperative renal function. CONCLUSIONS: Prolonged (>20 min) intraoperative hypotension (below a MAP of 55 mm Hg) was independently associated with AKI following LT, after adjusting for several known confounders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».