Characteristics and predictors of clinical outcome in patients with pleural effusions caused by heart, liver and renal failure: results from the ERS International Multicentre Pleural Research Collaborative (IMPACT) registry
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Pleural effusions caused by organ dysfunction are the commonest pleural disease and account for a huge healthcare burden. Previous work has demonstrated poor survival rates, but there is still uncertainty about determinants of prognosis. This study describes the characteristics and risk factors for poor outcomes in patients with pleural effusion secondary to organ failure in an international cohort. Methods The European Respiratory Society International Multicentre Pleural Research Collaborative (IMPACT) registry includes an international retrospective study of patients with effusions secondary to heart, liver or renal failure, collected from 10 countries in Europe and North and South America between 2019 and 2021. The data were analysed for associations between baseline patient characteristics and key clinical outcomes. Descriptive data were collected on treatments and complications. Results A total of 755 patients contributed data. Overall, 85.2% of effusions were classified as transudates by Light's criteria. 42% of effusions were bilateral. One-year mortality rates were 46% in renal, 35% in hepatic and 33% in cardiac effusions. Increased mortality was observed in neutrophil-predominant effusions (HR 2.001, 95% CI 1.202–3.349, p=0.008), with age (HR 1.013, 95 CI 1.002–1.024, p=0.02) and with N-terminal pro-brain natriuretic peptide >450 pg·mL −1 (HR 1.508, 95% CI 1.191–1.911) in patients with cardiac failure. Therapeutic thoracentesis was the most frequently employed pleural intervention; indwelling pleural catheter use was rare and associated with higher pleural infection rates than thoracentesis. Conclusion This study identifies prognostic factors in an international cohort of patients with transudative pleural effusions. Identification of these risk factors may support treatment approaches in a global population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».