The prognostic utility of galectin-3 in patients undergoing cardiac surgery: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the utility of galectin-3 (Gal-3) as a biomarker for postoperative adverse outcomes in patients undergoing cardiac surgery. METHOD: This review was conducted in compliance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Electronic database search was conducted in October 2023. Studies that measured pre- and/or postoperative plasma Gal-3 levels in adult patients undergoing cardiac surgery were included. Primary outcomes included postoperative morbidity and mortality. RESULTS: Out of 391 studies screened, eight studies met the inclusion criteria. Two of the three studies showed that preoperative plasma levels of Gal-3 were associated with acute kidney injury (AKI) after cardiac surgery. Two of the three studies reported a significant increase in preoperative Gal-3 levels in patients who developed postoperative atrial fibrillation (POAF). The addition of Gal-3 to the EuroSCORE II model was found to statistically improve the prediction of both AKI and POAF. Three of the five studies suggested that Gal-3 levels can predict postoperative mortality. Finally, one study suggested that lower preoperative Gal-3 levels was associated with a higher likelihood of achieving left ventricular reverse remodeling (LVRR) after surgery. CONCLUSIONS: Gal-3 may play a promising role in predicting adverse outcomes in patients undergoing cardiac surgery. The addition of Gal-3 to clinical risk prediction scores may improve their discriminatory power in this group of patients. Future studies are warranted to justify its incorporation into routine clinical practice.
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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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».