Association of postoperative haemoglobin with adverse outcomes in patients undergoing cardiac surgery: a retrospective single centre cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Preoperative anaemia is an important risk factor for adverse outcomes in cardiac surgery, however data on postoperative anaemia is sparse. The aim of this study is to characterise the association of postoperative haemoglobin with 30-day mortality and morbidity after cardiac surgery. Methods We performed a retrospective cohort study of adults (age ≥18 yr) undergoing coronary revascularisation, valve surgery, or a combination at Toronto General Hospital from 2016 to 2020. We analysed the association between nadir postoperative day 1 (POD1) haemoglobin as a continuous and binary variable (haemoglobin ≤80 g L −1 ), with a primary composite outcome of 30-day mortality, stroke, myocardial infarction, acute kidney injury, sternal wound infection, or a combination. The secondary outcome was the incidence of adverse events. The primary outcome was analysed using logistic regression, secondary using Poisson regression; adjusted models accounted for clustering and confounders. Results We included 5960 patients. On POD1, mean haemoglobin was 90.1g L −1 (standard deviation 15.2) and 1794 patients (30%) had haemoglobin ≤80 g L −1 . Red blood cells were transfused to 49% of the cohort, and to 90% of patients with POD1 haemoglobin ≤80 g L −1 . Each 10 g L −1 decrease in POD1 haemoglobin increased the odds of the primary outcome (adjusted odds ratio [OR] 1.15 [1.05–1.25], P <0.001), as did haemoglobin ≤80 g L −1 (adjusted OR 1.44 [1.19–1.75], P <0.001). For adverse events, each 10 g L −1 decrease in haemoglobin was associated with an increased incidence rate ratio (IRR) (adjusted IRR 1.14 [1.07–1.20], P <0.001), as was haemoglobin <80 g L −1 (adjusted IRR 1.33 [1.16–1.54], P <0.001). Conclusions In postoperative cardiac surgical patients, progressive decreases in postoperative haemoglobin are associated with increased risk of mortality and major morbidity at 30 days.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».