Association of albumin-corrected anion gap with mortality in ICU patients with heart failure and acute kidney injury: analysis of the MIMIC-IV database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elevated albumin-corrected anion gap (ACAG) levels have been shown to be associated with increased mortality in various critical illnesses; however, data specifically addressing heart failure (HF) complicated by acute kidney injury (AKI) are lacking. METHOD: Data from ICU patients with HF complicated by AKI between 2008 and 2022 were extracted and analyzed from the MIMIC-IV database. The association between baseline ACAG levels and all-cause mortality was assessed using multiple statistical methods, including variance inflation factor analysis, restricted cubic spline (RCS) modeling, Kaplan-Meier analysis, univariate and multivariate Cox regression, subgroup analysis, mediation analysis, and receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. RESULTS: A total of 5425 patients were included in this study. RCS analysis showed a linear relationship between ACAG and mortality (p = 0.075 for nonlinearity). The Kaplan-Meier curve and multivariate Cox regression analysis revealed a positive relationship between ACAG and mortality at both 30 and 365 days post ICU admission. These results were confirmed by subgroup analysis. Mediation analysis showed SAPS II, bicarbonate, BUN, creatinine, hemoglobin, Charlson and ASP III mediated the association between ACAG and all-cause mortality, accounting for 32.34%, - 30.59%, 32.28%, 19.83%, 7.57%, 7.58%, and 25.64% of the mediating effect, respectively (all p values < 0.001). The AUC value for predicting 30-day mortality was 0.643 for ACAG, greater than 0.616 for albumin and 0.604 for AG. For predicting 365-day mortality, the AUC value was 0.641 for ACAG, greater than 0.626 for albumin and 0.597 for AG. CONCLUSION: Elevated ACAG is associated with increased mortality in HF patients with AKI, emphasizing the importance of monitoring metabolic parameters in this population. ACAG may be a valuable prognostic marker for HF and AKI. Further research is warranted to determine whether targeted interventions to correct metabolic acidosis could improve outcomes in this vulnerable patient group.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».