Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although the literature is replete with evidence related to physiological predictors and short-term outcomes of coronary artery bypass graft (CABG) surgery, there is still a paucity of data that encompass a broader perspective of risk and outcomes. The primary objective of this prospective cohort study was to explore the physiological and psychosocial dimensions of preoperative status that may be predictive of the short- and longer term outcomes of CABG surgery. Patients (N = 136) scheduled for elective/urgent CABG surgery were followed from the time of placement on the waiting list until 6 months after the surgery. Significant predictors of intensive care unit length of stay (LOS) included the following: age, urgency of operation, and perioperative complications. Hospital LOS was best predicted by baseline unemployment, longer bypass time, and perioperative complications. Baseline unemployment and less optimism regarding surgery outcomes were predictive of postdischarge home care utilization. Lower baseline physical functioning predicted postdischarge emergency room visits. Sex and baseline mental status predicted quality of life/health satisfaction scores at 6 weeks and 6 months after discharge. The ability to predict patient outcomes has implications for program planning, patient education, and policy development. The findings of this study provide rationale for clinicians, educators, and administrators to consider a broader scope of physiological and psychosocial parameters to predict outcomes of CABG surgery. Although the sample size was relatively small, the broader perspective on risk and outcomes provides insight for strategies to optimize overall outcomes for the CABG surgery population. These findings also establish the cornerstone for ongoing CABG surgery outcomes evaluation and research.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 découle