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Enregistrement W4391048926 · doi:10.1093/ckj/sfae004

Cystatin C or creatinine for pre-operative assessment of kidney function and risk of post-operative acute kidney injury: a secondary analysis of the METS cohort study

2024· article· en· W4391048926 sur OpenAlexafffund
John R. Prowle, Bernard Croal, Brian H. Cuthbertson, Duminda N. Wijeysundera, Paul S. Myles, M A Shulman, Sophie Wallace, Paddy Farrington, Bruce Thompson, Mathew J. Ellis, Brigitte M. Borg, Ross Kerridge, Janice G. Douglas, James R. Brannan, Jeffrey J. Pretto, M.G. Godsall, N.J. Beauchamp, Scott Allen, A. Kennedy, E. Wright, J. Malherbe, Hilmy Ismail, Bernhard Riedel, Andrew Melville, H. Sivakumar, A. Murmane, K. Kenchington, Y. Kirabiyik, Usha Gurunathan, C. Stonell, K. Brunello, Kimberley E. Steele, Oystein Tronstad, P. Masel, Annette Dent, Emma‐Jane Smith, A Bodger, M. Abolfathi, P Sivalingam, Alistair S. Hall, Thomas Painter, Sarah Macklin, Adrian D. Elliott, A M Carrera, N C S Terblanche, Susan C. Pitt, Jason M. Samuels, C. Wilde, Kate Leslie, Andrew MacCormick, David E. Bramley, Anne Marie Southcott, Jelani Grant, Hugh R. Taylor, Samantha Bates, Michael Towns, Anna Tippett, Fray F. Marshall, C. David Mazer, J. Kunasingam, Anmol Yagnik, C. Crescini, Suresh Yagnik, Colin J. L. McCartney, Stephen Choi, Priya Somascanthan, K Flores, W. Scott Beattie, Keyvan Karkouti, Hance Clarke, Angela Jerath, Stuart A. McCluskey, Marcin Wąsowicz, Lauren Day, Janneth Pazmino‐Canizares, Paul Oh, R. Belliard, L Lee, K. Dobson, Vincent Chan, Richard Brull, Noam Ami, M Stanbrook, Knut Hagen, Douglas Campbell, Timothy G. Short, Japie Van der Westhuizen, Kushlin Higgie, Helen Lindsay, R. Jang, Christopher Wong, Denise McAllister, M. Ben Ali, Jitendra Kumar, Ellen Waymouth, C Kim, J. Dimech, Michelle Lorimer, Jin Tai, Reuben Jonathan Miller, R. Sara, A. Collingwood, Sue Olliff, Stacey Gabriel, Helen Houston, Paul Dalley, Sally Hurford, Adam Hunt, Lynn Andrews, L Navarra, A. Jason-Smith, N. McMillan, Geum Mun Back, Mark Lum, Daniel Martín, S. James, Helder Filipe, M. Pinto, S. Kynaston, Rupert M. Pearse, Tom Abbott, Mandeep Phull, Christian M. Beilstein, Pheobe Bodger, Kirsty Everingham, Ya‐Han Hu, Edyta Niebrzegowska, C. Corriea, Thais Creary, Marta Januszewska, Tahania Ahmad, Justin P. Whalley, Richard Haslop, John J. McNeil, Allison C. Brown, Neil MacDonald, M. Pakats, Kim Greaves, Shaman Jhanji, R Raobaikady, E. G. Black, Martin Rooms, H. Lawrence, Maria Koutra, Katrina Pirie, M. Gertsman, Sandy Jack, Michael Celinski, Denny Levett, Mark Edwards, Karen Salmon, C. Bolger, Lisa Loughney, Leanne Seaward, Hannah Collins, B. Tyrell, N. Tantony, Kim Golder, Gareth L. Ackland, Robert Stephens, L. Gallego-Paredes, Anna Reyes, Ana Gutierrez del Arroyo, Ashok Raj, Rhiannon Lifford

Notice bibliographique

RevueClinical Kidney Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentrePublic Health OntarioUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationMedical Research CouncilMonash UniversityCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchHeart and Stroke Foundation of CanadaAustralian and New Zealand College of AnaesthetistsOntario Ministry of Health and Long-Term CareNational Institute of Academic Anaesthesia
Mots-clésCystatin CMedicineCreatinineRenal functionAcute kidney injuryCohortKidneyInternal medicineCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Post-operative acute kidney injury (PO-AKI) is a common surgical complication consistently associated with subsequent morbidity and mortality. Prior kidney dysfunction is a major risk factor for PO-AKI, however it is unclear whether serum creatinine, the conventional kidney function marker, is optimal in this population. Serum cystatin C is a kidney function marker less affected by body composition and might provide better prognostic information in surgical patients. Methods This was a pre-defined, secondary analysis of a multi-centre prospective cohort study of pre-operative functional capacity. Participants were aged ≥40 years, undergoing non-cardiac surgery. We assessed the association of pre-operative estimated glomerular filtration rate (eGFR) calculated using both serum creatinine and serum cystatin C with PO-AKI within 3 days after surgery, defined by KDIGO creatinine changes. The adjusted analysis accounted for established AKI risk factors. Results A total of 1347 participants were included (median age 65 years, interquartile range 56–71), of whom 775 (58%) were male. A total of 82/1347 (6%) patients developed PO-AKI. These patients were older, had higher prevalence of cardiovascular disease and related medication, were more likely to have intra-abdominal procedures, had more intraoperative transfusion, and were more likely to be dead at 1 year after surgery 6/82 (7.3%) vs 33/1265 (2.7%) (P = .038). Pre-operative eGFR was lower in AKI than non-AKI patients using both creatinine and cystatin C. When both measurements were considered in a single age- and sex-adjusted model, eGFR-Cysc was strongly associated with PO-AKI, with increasing risk of AKI as eGFR-Cysc decreased below 90, while eGFR-Cr was no longer significantly associated. Conclusions Data from over 1000 prospectively recruited surgical patients confirms pre-operative kidney function as major risk factor for PO-AKI. Of the kidney function markers available, compared with creatinine, cystatin C had greater strength of association with PO-AKI and merits further assessment in pre-operative assessment of surgical risk.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,437 · 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.

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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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