Intraoperative graft flow measurements during coronary artery bypass surgery predict in-hospital outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Transit-time flowmetry enables immediate intraoperative assessment of blood flow parameters in coronary artery bypass grafts (CABG). The present study assesses the predictive value of measured graft flows on early and medium-term outcomes. All cardiac surgery patients with measured graft flows were included. The last intraoperative flow measurements recorded using the Medtronic Butterfly Flowmetry system were used for analysis. Patients were separated into two groups: patients with normal flow in all grafts or patients with abnormal flow > or =1 graft. Any pulsatility index (pulsatility index=min-max flow/mean flow) < or =5 was determined to be normal flow. The study population included 985 patients. Nineteen percent of patients had abnormal flow in > or =1 graft. Overall in-hospital mortality was 4.7% and not significant between the two groups. After adjusting for covariates, the in-hospital composite outcome for adverse cardiac events was more prevalent in the abnormal flow group (31% vs. 17%; P<0.0001) with an odds ratio of 1.7 (CI 1.1-2.7). Survivors to discharge had a mean follow-up of 1.8 years. However, abnormal flow was not an independent predictor of the medium-term mortality and readmission to hospital for cardiac reason following discharge. Our findings suggest that abnormal flows measured intraoperatively are independently associated with short-term in-hospital adverse outcome.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 ».