Late Results of the Warm Heart Trial : The Influence of Nonfatal Cardiac Events on Late Survival
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Warm Heart Trial randomized 1732 CABG patients to receive warm or cold blood cardioplegia. In the warm cardioplegia patients, nonfatal perioperative cardiac events were significantly decreased and the mortality rate was nonsignificantly decreased (1. 4% versus 2.5%, P:=0.12). The purpose of the present study was to evaluate the late results of these trial patients. METHODS AND RESULTS: Randomization was stratified according to surgeon and urgency of the operation. Seven hundred sixty-two patients recruited from 1 of the centers were followed through the hospital clinic for late events. Late survival (including perioperative deaths) at 72 months was nonsignificantly greater in the warm cardioplegia patients (94.5+/-1.7%, mean+/-SEM) than in the cold cardioplegia patients (90.9+/-2.6%). Independent predictors of mortality by Cox proportional hazards model were redo CABG, diabetes mellitus, renal insufficiency, and increasing age. The influence of nonfatal perioperative events (perioperative myocardial infarction according to computerized ECG readings or low output syndrome as determined by an outcome committee) on late survival was also analyzed. Late survival at 84 months was significantly reduced in the group who experienced nonfatal perioperative outcomes (94.5+/-1.7% versus 84. 9+/-4.5%, P:<0.001) and remained a significant predictor after adjustment for other important variables (risk ratio 6.4, 95% CI 1. 87 to 8.73, P:<0.0001). CONCLUSIONS: Effective myocardial protection through either cold or warm blood cardioplegia is essential, because late survival is significantly reduced in patients with nonfatal perioperative cardiac outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».