Risk factors for postoperative acute kidney injury in colorectal cancer: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To thoroughly examine the risk factors that may predispose patients with colorectal cancer to postoperative acute kidney injury (AKI). Methods To find relevant studies (from the beginning up to May 2024), two researchers searched PubMed, Web of Science, the Cochrane Library, and Embase databases. Two researchers evaluated the quality of the literature using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) and extracted data individually. Data analysis was performed using the Review Manager 5.4. Results Our meta-analysis included 23 studies, encompassing a total of 167,904 patients. The identified risk factors for postoperative AKI in colorectal cancer patients were male sex, older age, body mass index (BMI) ≥ 25 kg/m2, hypertension, diabetes mellitus (DM), chronic kidney disease (CKD), hypoalbuminemia, emergency surgery, open surgery, prolonged operation time, American Society of Anesthesiologists (ASA) score ≥ 3, and intraoperative transfusion. In contrast, anemia and elevated creatinine levels did not emerge as significant risk factors for AKI in this population. Conclusion To mitigate the incidence of postoperative AKI among these patients, healthcare professionals must proactively identify these risk factors and implement appropriate preventive measures.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| 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 ».