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Enregistrement W4401875649 · doi:10.1097/aln.0000000000005208

Factor Eight Inhibitor Bypass Activity Use in Cardiac Surgery: A Propensity-matched Analysis of Safety Outcomes

2024· article· en· W4401875649 sur OpenAlexaff
Joshua A. Nicholas, Natasha Harrison, Dipro Chakraborty, Alan L. Chang, Nima Aghaeepour, Katherine Wirtz, Elaina Nielson, Cody Parsons, Ethan K. Jackson, Anil K. Panigrahi

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePropensity score matchingOdds ratioCardiac surgeryCoronary artery bypass surgeryCardiopulmonary bypassSurgeryDeep veinStroke (engine)Pulmonary embolismInternal medicineThrombosisCardiologyAnesthesiaArtery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bleeding during cardiac surgery may be refractory to standard interventions. Off-label use of factor eight inhibitor bypass activity (FEIBA) has been described to treat such bleeding. However, reports of safety, particularly thromboembolic outcomes, show mixed results, and reported cohorts have been small. METHODS: Adult patients undergoing cardiac surgery on cardiopulmonary bypass between July 1, 2018, and June 30, 2023, at Stanford Hospital (Stanford, California) were reviewed (n = 3,335). Patients who received FEIBA to treat postcardiopulmonary bypass bleeding were matched with those who did not by propensity scores in a 1:1 ratio using nearest neighbor matching (n = 352 per group). The primary outcome was a composite outcome of thromboembolic complications including any one of deep vein thrombosis, pulmonary embolism, unplanned coronary artery intervention, ischemic stroke, and acute limb ischemia, in the postoperative period. Secondary outcomes included renal failure, reoperation, postoperative transfusion, intensive care unit length of stay, and 30-day mortality. RESULTS: A total of 704 encounters was included in this propensity-matched analysis. The mean dose of FEIBA administered was 7.3 ± 5.5 U/kg. In propensity-matched multivariate logistic regression models, there was no statistically significant difference in odds ratios for thromboembolic outcomes, intensive care unit length of stay, or mortality. Patients who received more than 750 U FEIBA had an increased odds ratio for acute renal failure (odds ratio, 4.14; 95% CI, 1.61 to 10.36; P < 0.001). In multivariate linear regression, patients receiving FEIBA were transfused more plasma and cryoprecipitate postoperatively. However, only the dose range of 501 to 750 U was associated with an increase in transfusion of erythrocytes (β, 2.73; 95% CI, 0.68 to 4.78; P = 0.009) and platelets (β, 1.74; 95% CI, 0.85 to 2.63; P < 0.001). CONCLUSIONS: Low-dose FEIBA administration during cardiac surgery does not increase risk of thromboembolic events, intensive care unit length of stay, or mortality in a propensity-matched cohort. Higher doses were associated with increased acute renal failure and postoperative transfusion. Further studies are required to establish the efficacy of activated factor concentrates to treat refractory bleeding during cardiac 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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