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Enregistrement W6959533456 · doi:10.11575/prism/45997

Mortality and cardiovascular events in adults with kidney failure after major non-cardiac surgery: a population-based cohort study

2021· other· en· W6959533456 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2021
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerioperativeIncidence (geometry)Cohort studyRetrospective cohort studyMyocardial infarctionKidney transplantationCohortLogistic regressionKidney transplant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background People with kidney failure have a high incidence of major surgery, though the risk of perioperative outcomes at a population-level is unknown. Our objective was to estimate the proportion of people with kidney failure that experience acute myocardial infarction (AMI) or death within 30 days of major non-cardiac surgery, based on surgery type. Methods In this retrospective population-based cohort study, we used administrative health data to identify adults from Alberta, Canada with major surgery between April 12,005 and February 282,017 that had preoperative estimated glomerular filtration rates (eGFRs) < 15 mL/min/1.73m2 or received chronic dialysis. The index surgical procedure for each participant was categorized within one of fourteen surgical groupings based on Canadian Classification of Health Interventions (CCI) codes applied to hospitalization administrative datasets. We estimated the proportion of people that had AMI or died within 30 days of the index surgical procedure (with 95% confidence intervals [CIs]) following logistic regression, stratified by surgery type. Results Overall, 3398 people had a major surgery (1905 hemodialysis; 590 peritoneal dialysis; 903 non-dialysis). Participants were more likely male (61.0%) with a median age of 61.5 years (IQR 50.0–72.7). Within 30 days of surgery, 272 people (8.0%) had an AMI or died. The probability was lowest following ophthalmologic surgery at 1.9% (95%CI: 0.5, 7.3) and kidney transplantation at 2.1% (95%CI: 1.3, 3.2). Several types of surgery were associated with greater than one in ten risk of AMI or death, including retroperitoneal (10.0% [95%CI: 2.5, 32.4]), intra-abdominal (11.7% [8.7, 15.5]), skin and soft tissue (12.1% [7.4, 19.1]), musculoskeletal (MSK) (12.3% [9.9, 15.5]), vascular (12.6% [10.2, 15.4]), anorectal (14.7% [6.3, 30.8]), and neurosurgical procedures (38.1% [20.3, 59.8]). Urgent or emergent procedures had the highest risk, with 12.1% experiencing AMI or death (95%CI: 10.7, 13.6) compared with 2.6% (1.9, 3.5) following elective surgery. Conclusions After major non-cardiac surgery, the risk of death or AMI for people with kidney failure varies significantly based on surgery type. This study informs our understanding of surgery type and risk for people with kidney failure. Future research should focus on identifying high risk patients and strategies to reduce these risks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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