Relationship between albumin-corrected anion gap and short- and medium-term all-cause mortality in heart failure patients with a single ICU admission
Notice bibliographique
Résumé
Studies examining the role of albumin-corrected anion gap (ACAG), an emerging promising prognostic biomarker for critical illnesses, in predicting mortality of ICU patients with heart failure (HF) are limited. We aimed to analyze the relationship between ACAG and short- and medium-term all-cause mortality in HF patients with a single ICU admission. Data on HF patients in the Medical Information Mart for Intensive Care-IV (MIMIC-Ⅳ) database were extracted and analyzed. The restricted cubic spline (RCS) model, Kaplan–Meier curve, univariate and multivariate Cox regression, propensity score matching, and mediation analysis were used to assess the association between ACAG concentrations at admission and 30-day and 365-day mortality. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed to evaluate the predictive ability of ACAG for mortality. A total of 4,821 patients were included in this study. The RCS model showed a linear relationship between ACAG and mortality. Based on this result, patients were divided into two groups: ACAG ≥18 mmol/L and ACAG <18 mmol/L. The Kaplan–Meier curve and multivariate Cox regression analysis demonstrated a positive association between ACAG and mortality at both time points. Propensity score matching showed 30-day and 365-day mortality rates in the high ACAG group remained significantly higher compared to the low ACAG group. SAPS II, lactate, BUN, creatinine, and hematocrit partially mediated the association between ACAG and the risk of all-cause mortality. ACAG had an AUC value of 0.647 in predicting mortality. Lactate, the most common and clinically significant unmeasured anion, contributing to ACAG elevation in critical illnesses, was found negatively associated with SpO2 and hemoglobin but positively associated with heart rate, ALT, AST, creatinine, and blood urea nitrogen. In conclusion, there is a significant positive association between ACAG and short- and medium-term all-cause mortality in HF patients with a single ICU admission. The ACAG index should be combined with other clinical markers to ensure accurate risk stratification. Clinicians should be cautious in solely relying on ACAG for decision-making.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».