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Enregistrement W4397044824 · doi:10.1681/asn.20233411s1761a

Combining Arterial and Venous Intrarenal Doppler Assessment for the Prediction of AKI After Cardiac Surgery

2023· article· en· W4397044824 sur OpenAlexaff
C. Giles, André Denault, William Beaubien‐Souligny

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiologyCardiologyCardiac surgeryInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Acute kidney injury (AKI) is common after cardiac surgery and often hemodynamically mediated. The roles of ultrasound measures of intrarenal perfusion to predict AKI are yet to be determined. The objective of this study was to determine if point-of-care ultrasound Doppler measures of intrarenal arterial and venous flow predict AKI after cardiac surgery. Methods: We conducted a secondary analysis of a prospective cohort study of adult patients undergoing cardiac surgery in whom ultrasound assessments were performed at ICU admission after surgery. AKI was defined by the KDIGO creatinine criteria. Intrarenal arterial markers included renal resistive index (RRI) and velocity-time integral normalized to peak systolic velocity (VTI/PSV), while venous markers included intrarenal venous flow (IRVF) categories and renal venous stasis index (RVSI). The area under the receiving operating characteristic (AUROC) curves were used to determine the predictive characteristics for post-operative AKI. The performance of individual markers were compared to a combined RRI and RVSI logistic regression model using the net classification index (NRI) and AUROC were compared with the DeLong test. Results: We included 131 patients in total, with 47 patients (35.9%) developing postoperative AKI. All studied ultrasound markers showed moderate discrimination for the subsequent development of AKI (Table 1). More complex measurements (VTI/PSV and RVSI) were not superior to simpler indices (RRI and IRVF). In a multivariable model, both RRI (aOR:1.70, CI:1.09-2.66, p=0.02) and RVSI (aOR:0.85, CI:0.04-0.98, p=0.048) remained associated with AKI. The predicted probabilities from the model were slightly better than each index taken individually according to the NRI. However, the AUROC were not significantly different (Table 1). Conclusions: Intrarenal arterial and venous Doppler indices moderately predict the development of post-operative AKI in cardiac surgery patients. However, combining arterial and venous Doppler indices only marginally improves prediction. - Echographic Parameters and AKI After Cardiac Surgery Echographic Parameter Postoperative Day 0 DeLong Test/Net Reclassification Index AUROC 95% CI P Value RRI 0.64 0.55-0.74 0.006 p=0.38 / NRI: 0.32 (CI: -0.06; 0.69) VTI/PSV 0.67 0.57-0.77 0.001 IRVF Category 0.64 0.53-0.74 0.009 p=0.19 / NRI: -0.52 (CI: -0.82; 0.20) RVSI 0.60 0.50-0.71 0.045 Predicted probability of model: RRI + RVSI 0.69 0.59-0.78 <0.001 Vs RRI: p=0.50 / NRI: 0.50 (CI: 0.17; 0.84) Vs RVSI: p=0.38 / NRI: 0.38 (CI: 0.04; 0.70)

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,275 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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