Myocardial Performance Index as Predictor of Adverse Outcomes Following Mitral Valve Surgery
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We aim to determine whether the myocardial performance index, will be a good predictor of adverse outcomes following mitral valve surgery. METHOD: We prospectively measured pre-operative myocardial performance index in 22 consecutive patients, with moderate to severe mitral insufficiency, undergoing corrective mitral valve surgery. The primary endpoint was predefined as either peri-operative death or congestive heart failure. RESULTS: The primary endpoint occurred in nine patients. Five of the six patients with myocardial performance index >or=0.7 had primary endpoints. Chi-square testing demonstrated that the primary endpoint was significantly associated with advanced age (>or=70 years) and myocardial performance index >or=0.7 (P=0.003 and 0.01 respectively). There was a trend towards significant association of depressed left ventricle ejection fraction (left ventricle ejection fraction <or=40%) and the primary endpoint (P=0.09). Although left ventricle ejection fraction <or=40% was more sensitive in predicting the primary endpoint, it has lower specificity, accuracy and predictive values than myocardial performance index >or=0.7. CONCLUSION: Our results suggest that myocardial performance index is a potentially useful predictor of increased risk of peri-operative death or congestive heart failure, in patients with moderate-severe mitral insufficiency undergoing corrective mitral valve surgery. In conjunction with left ventricle ejection fraction, it may be helpful in the pre-operative prognostication of these patients.
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».