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Enregistrement W2037852803 · doi:10.1097/00002480-200303000-00007

THE IMPACT OF DIABETES ON MECHANICAL CIRCULATORY SUPPORT OUTCOMES

2003· article· en· W2037852803 sur OpenAlexaff
Tofy Mussivand, Sheikh M N Abdul Aziz

Notice bibliographique

RevueASAIO Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusContraindicationInternal medicineGlycemicOdds ratioCardiologyTransplantationRelative riskIschemic cardiomyopathyConfidence intervalEjection fractionHeart failureInsulinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOS: Although diabetes is considered a relative contraindication to cardiac transplantation (Tx), similar criteria need not apply to left ventricular assist support (LVAS). This study examined the impact of diabetes on clinical outcomes with mechanical circulatory support. METHODS: Data from controlled studies with the Novacor LVAS were examined to assess the outcomes in diabetic and non-diabetic recipients. RESULTS: Diabetic recipients were less frequently transplanted than non-diabetics (42% versus 62%, p=0.0012). The adjusted estimate of relative risk of death (odds ratio) if diabetic was 2.196 (95% confidence limit 1.208–3.994, p=0.0099). However, baseline data showed additional risk factors i.e. diabetic recipients were significantly older than non-diabetics (p <0.001) and had more patients with ischemic cardiomyopathy (IHD) (p=0.0092). The duration of implant prior to transplant was shorter in diabetics (p=0.0939). CONCLUSIONS: Although, the beneficial impact of LVAD therapy was reduced in diabetics, these patients had additional risk factors that would negatively impact outcome. Measures such as stringent glycemic control in the pre- and perioperative period, that have been shown to favorably influence cardiac surgery outcomes, are being evaluated.Table

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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