THE IMPACT OF DIABETES ON MECHANICAL CIRCULATORY SUPPORT OUTCOMES
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».