Preoperative Angiotensin Converting Enzyme Inhibitor or Angiotensin Receptor Blocker Use and Acute Dialysis: A Population Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Angiotensin converting enzyme inhibitor (ACEi) or angiotensin receptor blocker (ARB) use prior to major surgery is controversial. We performed a population based retrospective cohort study of 237,208 elderly patients (of whom 101,494 (42.8%) were ACEi or ARB users) who underwent major elective surgery from 1995 to 2010 in Ontario, Canada. The primary outcome was acute kidney injury treated with dialysis (AKI-D) within 14 days following surgery (810 (0.34%) patients). The secondary outcome was all-cause mortality within 90 days following surgery (11,089 (4.67%) patients). After adjusting for potential confounders, preoperative ACEi or ARB use was associated with a lower relative risk of AKI-D (adjusted relative risk (RR): 0.83; 95% confidence interval (CI): 0.71 to 0.98) and a lower relative risk of all-cause mortality (adjusted RR: 0.91; 95% CI: 0.87 to 0.95). Results were consistent in propensity score matched analyses. We observed a significant effect modification by chronic kidney disease on AKI-D (p-value < 0.0001). Randomized controlled trials are needed to clarify this issue.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».