Effect of smoking on age at the time of coronary artery bypass graft surgery; baseline data results from the ROSETTA-CABG registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronary artery disease (CAD) is a leading cause of death. The aetiology of this disease is not known, but many important risk factors have been recognised. OBJECTIVE: To evaluate the effect of smoking on age at the time of coronary artery bypass graft surgery (CABG), and to examine this finding in the light of medical literature. METHODS: The authors recruited patients immediately after CABG in a prospective, study in 16 centres and enrolled 408 patients, of which 395 were ultimately analysed. RESULTS: Among the 395 patients analysed, there were 60 smokers and 335 non-smokers. The smokers were 8.4 years younger than non-smokers at the time of index CABG. The average age of smokers was 55.79.0 years, and that of non-smokers was 64.1±9.9 years (p<0.001). Hyperlipidaemia was present in 76.7% of smokers and 74.6% of non-smokers (p-NS). Hypertension was present in 58.3% of smokers and 63.9% of non-smokers (p-NS). Diabetes mellitus was present in 21.3% of smokers and 29.3% of non smokers (p-NS). Left ventricular ejection fraction was 53.0±10.5% in smokers and 53.3 ±13.8% in non-smokers (p-NS). Myocardial infarction had occurred in 41.7% of smokers and 35.5% of non-smokers (p-NS). CONCLUSION: Smoking accelerates atherosclerosis and coronary thrombosis resulting in severe form of CAD that cannot be managed by medications or PCI, and requires coronary artery bypass graft surgery (CABG) 8.4 years earlier than non-smokers.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».