The Value of Routine Preoperative Electrocardiography in Predicting Myocardial Infarction After Noncardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The added value of a preoperative electrocardiogram (ECG) in the prediction of postoperative myocardial infarction (POMI) and death was compared with clinical risk factors identified from the patient's history. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: An ECG is frequently performed before surgery to screen for asymptomatic coronary artery disease. However, the value of ECG abnormalities to predict POMI has been questioned. METHODS: The study included 2967 noncardiac surgery patients >50 years of age from 2 university hospitals, who were expected to stay in the hospital for >24 hours. All data were obtained from electronic record-keeping systems. Patient history and ECG abnormalities were considered as potential predictors. Multivariate logistic regression analysis was used to obtain the independent predictors of POMI and all-cause in-hospital mortality. The area under the receiver operating characteristic curve (ROC area) was estimated to evaluate the ability of different models to discriminate between patients with and without the outcome. RESULTS: A preoperative ECG was available in 2422 patients (80%) and 1087 (45%) of the ECGs showed at least one abnormality. The ROC area of the model that included the independent predictors of POMI obtained from patient history, ie, ischemic heart disease and high-risk surgery, was 0.80. ECG abnormalities that were associated with POMI were a right and a left bundle branch block. After adding these abnormalities in the regression model, the ROC area remained 0.80. Similar results were found for all-cause mortality. CONCLUSIONS: Bundle branch blocks identified on the preoperative ECG were related to POMI and death but did not improve prediction beyond risk factors identified on patient history.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».