The Incremental Value of Thrombelastography for Prediction of Excessive Blood Loss After Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate risk stratification may help reduce the burden of excessive blood loss after cardiac surgery. We measured the incremental value of thrombelastography to an existing risk prediction model for excessive blood loss in cardiac surgery. METHODS: This observational study included 434 patients who underwent cardiac surgery with cardiopulmonary bypass (CPB) and had thrombelastographic measures before and during CPB, their risk of excessive blood loss could be calculated with an existing risk prediction model and they had not received clopidogrel or warfarin within 5 days of surgery. Excessive blood loss was defined as transfusion of > or = 5 U of red blood cells from termination of CPB to 1 day after surgery. Logistic regression models including an existing risk prediction model without and with thrombelastographic measures were constructed. Improvement in risk prediction was measured by the area under the curve and net reclassification improvement. RESULTS: Excessive blood loss occurred in 59 of 434 patients (13.6%). The only thrombelastographic measure that improved risk stratification was maximum amplitude during CPB, which reflects maximum clot strength. Although the addition of this variable to the existing prediction model did not have a material effect on the area under the curve (increased from 0.780 to 0.784; P = 0.8), it did improve the net reclassification improvement by 12% (P = 0.05), primarily by improving the detection of high-risk cases. CONCLUSIONS: Risk stratification for excessive blood loss after cardiac surgery is improved when on-CPB thrombelastography is added to an existing risk prediction model that incorporates readily available patient- and surgery-related variables, but large, multicenter trials are needed to verify this finding and create a new risk prediction model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».