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Enregistrement W1906090177

Effect of the type of end-stage lung disease on postoperative evolution of lung transplantation patients

2012· article· en· W1906090177 sur OpenAlexaff
Marc Brosseau, Thomas Vandemoortele, Charles Poirier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung transplantationMechanical ventilationStage (stratigraphy)Intensive care unitIdiopathic pulmonary fibrosisTracheotomyLungTransplantationRetrospective cohort studyWeaningIntensive care medicineIntensive careSurgeryEmergency medicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : The postoperative period is a critical time in lung transplantation. It has already been established that the type of end-stage lung disease has an impact on the survival benefit after lung transplantation. However, the specific aspects of postoperative evolution such as mechanical ventilation duration (MVD), intensive care unit length of stay (ICU LOS), and hospital LOS have not been extensively studied. Methods: We reviewed the experience in our center through a retrospective chart analysis of 201 patients who underwent lung transplantation from 2004 to 2010. We investigated if the MVD, ICU LOS, hospital LOS and the need for a tracheotomy are related to the underlying end-stage lung disease. We analyzed the data with descriptive statistics to identify differences between subgroups. Access to medical charts was granted by the Research Ethics Committee. Results: Our results show that Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF) patients have much longer MVD, ICU LOS and hospital LOS, require more tracheotomies and have higher mortality in the postoperative period when compared to other end-stage lung diseases. (Table 1) Conclusion: Patients with IPF have longer ICU LOS and this seems to be related to longer MVD. Further research could address methods of improving weaning from mechanical ventilation in these patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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