Notice bibliographique
Résumé
We thank Balta et al. [1] for their interest in our article: preoperative anaemia is a risk factor for mortality and morbidity following aortic valve surgery [2] and for the interesting points they raised. Balta et al. are in agreement that preoperative anaemia is a common finding and an important risk factor for morbidity and mortality in patients undergoing aortic valve surgery. We disagree with their assertion that blood transfusion is ‘dangerous’. In fact, blood transfusions can be life-saving and make surgery possible in many patients who would otherwise not be candidates for cardiac surgery. It is more likely that the pre-existing conditions that lead to blood transfusion (i.e. preoperative anaemia, excessive bleeding and haemodilution) are likely associated with worse outcome [3, 4]. In our study, red blood cell distribution width was not routinely measured. However, it is unlikely that this would have a significant impact on the primary message of this study. Pre-existing renal dysfunction (as measure by estimated glomerular filtration rate) was incorporated in our multivariable model and was adjusted in this study. Balta et al. also commented that we should define ‘how much time [we] specified on measuring haemoglobin levels’. If the authors mean which preoperative haemoglobin was used to define preoperative anaemia, in our study we used the latest available laboratory result for haemoglobin before surgery to define anaemia. For in-hospital patients, this was the day before the surgery and for elective patients the haemoglobin measurement was typically within 2 weeks of their surgery date. As noted in the study, preoperative anaemia was defined as per World Health Organization guidelines. Finally, we agree with the authors that further studies are warranted to better understand the mechanism and effect of preoperative anaemia on outcome after cardiac surgery.
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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 | 0,010 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,061 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,008 |
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 ».