Predischarge exercise electrocardiogram and stress echocardiography can predict long‐term clinically driven revascularization following acute myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Predischarge stress testing provides suboptimal prediction of spontaneous hard events following uncomplicated acute myocardial infarction (AMI). HYPOTHESIS: This study was aimed at assessing whether soft cardiac ischemic events requiring late revascularization could be predicted more accurately. METHODS: In all, 428 patients undergoing exercise electrocardiography (ECG) and stress echocardiography (SE, 345 dobutamine and 83 dypiridamole) within 15 days of uncomplicated AMI were followed up for 425 (range 20-2220) days. Soft ischemic events (effort angina>class II [Canadian Cardiovascular Society Classification] and unstable angina) driving late (>6 months) revascularization were regarded as endpoints. RESULTS: A total of 58 events (29 effort and 29 unstable angina with subsequent 47 coronary artery bypass grafts and 11 percutaneous transluminal coronary angioplasties) occurred: 26 in patients with positive exercise ECG and 34 in patients with positive SE. Univariate predictors of revascularizations were positive exercise ECG (p = 0.0001), peak wall motion score index (WMSI) (p = 0.0009), low workload (p = 0.0018), rest WMSI (p = 0.02) and positive SE (p = 0.02). Cox multivariate analysis selected peak WMSI, positive exercise ECG, and low workload positive exercise ECG as independent predictors of late revascularizations. CONCLUSIONS: Predischarge stress testing identifies the long-term occurrence of soft ischemic events driving late revascularization after uncomplicated AMI.
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 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 | 0,004 |
| 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 ».