Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Perioperative hyperglycemia occurs frequently and is associated withperioperative morbidity and mortality following vascular surgery. We sought to examine currentglycemic surveillance and control patterns at the McGill University Health Centre (MUHC) andthe impact of perioperative hyperglycemia on outcomes following vascular surgery. We alsoexamined the literature on the use of one glycemic control intervention, intensive insulin therapy,for pre-existing studies performing this intervention on patients undergoing lower extremityvascular surgery.Methods: Current glycemic control patterns at the MUHC were evaluated by retrospective datacollection on patients who underwent open infrainguinal vascular surgery. Patient baselinecharacteristics, intra-operative factors, efficacy of glycemic control, and post-operative outcomeswere assessed using univariate and multivariate analysis.A systematic review was then performed to determine the evidence for the use of intensiveinsulin therapy to reduce the risk of complications following open lower extremity vascularsurgery.Results: 38.9% of patients experienced perioperative hyperglycemia defined as glucose ³ 10mmol/L during their hospital admission. Only 3.9% of patients within the cohort underwent anyintraoperative glycemic surveillance, despite the fact that 43.9% of patients were diabetic. 16.8%patients remained hyperglycemic for at least 40% of their measurements during theirhospitalization. Multivariable logistic regression including the covariates of age, sex,hypertension, smoking status, diabetic status, presence of chronic kidney disease, dialysis,Rutherford stage, coronary artery disease and perioperative hyperglycemia demonstrated asignificant relationship between perioperative hyperglycemia and 30-day mortality (OR 25.00,595% CI 2.469 – 250.00, p = 0.006), major adverse cardiac events (OR 2.08, 95% CI 1.008 -4.292, p = 0.048), major adverse limb events (OR 2.24, 95% CI 1.020 – 4.950, p = 0.045), acutekidney injury (OR 7.58, 95% CI 3.021 – 19.231, p <0.001), reintervention (OR 2.06, 95% CI1.117 - 3.802, p = 0.021) and intensive care unit admission (OR 3.38, 95% CI 1.225 – 9.345, p =0.019).A systematic literature review identified two studies using intensive insulin therapy during andimmediately following vascular surgery. Protocols for insulin infusion varied significantly andmany patients did not achieve normoglycemia. Studies were also underpowered.Conclusion: Perioperative glycemic monitoring and control is sub-optimal following lowerextremity revascularization and is associated with significant morbidity and mortality in ourcohort. Pre-existing literature on the use of intensive insulin therapy in the perioperative periodin patients undergoing vascular surgery are underpowered and too variable to allow conclusionson the safety and efficacy of intensive insulin therapy to be drawn.More consistent monitoring and the use of more effective glycemic control protocols at theMcGill University Health Centre, such as the use of an intensive insulin protocol, might providea yet unexplored avenue for reducing patient morbidity and mortality following lower extremityopen vascular surgery. Further studies on the use of intensive insulin therapy in patientsundergoing lower extremity revascularization or major amputation are needed to properly assessthis intervention
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».