Predictors of Implantable Cardioverter-Defibrillator Use in Patients with Ischemic Cardiomyopathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to identify and examine ICD utilization in a large group of eligible coronary artery bypass grafting (CABG) patients with impaired left ventricular function. METHODS: We conducted a retrospective study of ICD eligible patients who had previously undergone CABG surgery between March 1, 1995 and June 30, 2008 at a single tertiary care institution. All patients with a pre-operative left ventricular ejection fraction (LVEF) ≤ 35% were considered ICD eligible. The events of interest were ICD implantation and mortality, based on administrative data linkage. RESULTS: A total of 1,169 out of 11,931 CABG patients operated on during the same period had LVEF ≤ 35% and were defined as ICD eligible (mean EF = 27.3% +/- 6.4%). Of these eligible patients, only 101 received an ICD during follow-up (8.6%). The median time to implant was 255 days (14-1078). The single variable that independently predicted eventual ICD implantation was a history of arrhythmia (OR = 7.4; CI, 4.4-12.2). The variables that predicted not having an ICD implanted during follow-up included the need for urgent CABG (OR = 0.5; CI, 0.2-0.9), age > 70 years (OR = 0.5; CI, 0.3-0.8), female gender (OR = 0.2; CI,0.1-0.6), or having chronic obstructive lung disease (OR = 0.5; CI,0.3-0.8). As a data validation step, a series of consecutive patient records were reviewed (n=80) showing that fewer than 23% underwent appropriate follow-up EF assessment post revascularization. CONCLUSION: Our findings suggest that CABG patients with ischemic cardiomyopathy have low rates of ICD utilization. This is particularly evident among females and elderly patients. Furthermore our data suggests that few patients post-revascularization undergo follow-up EF assessment despite current guidelines likely contributing to the low rates of ICD utilization.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».