SP40 Potential Predictors of Seizure-Like Phenomena in Cardiac Surgery Patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Propofol is a sedative-hypnotic that is widely used for anaesthesia and sedation in patients undergoing cardiac surgery. Despite its favourable characteristics, early clinical reports suggest a drug-induced excitation of the CNS, including seizure-like phenomena [SLP] in susceptible patients. SLP have been classified according to their occurrence during anaesthesia/sedation and according to their clinical presentation. The purpose of this retrospective descriptive study was to identify predictors of SLP in patients undergoing cardiac surgery. Methods: Chart reviews were undertaken for all cardiac surgery patients identified as having SLP from January 2000 to February 2008 at a single site in Ontario, Canada. Data abstraction was done by all authors, who read all relevant reports and assessed the adequacy of extracted data. Preoperative (age, sex, weight, height, BMI and comorbid factors), intraoperative (number of bypass grafts, number of arterial grafts, valve type, aortic cross clamping time and CPB duration), and early postoperative variables (haemodynamic indices, duration of tracheal intubation, inotropic/vasoconstrictive support and details of adverse events in the ICU) were included. Statistical analyses were undertaken using SPSS ® (version 15).
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».