Incidence of Gastrointestinal Bleeding After Percutaneous Coronary Intervention: A Single Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gastrointestinal (GI) bleeding is a hemorrhagic complication after percutaneous coronary intervention in patients with acute myocardial infarction. The purpose of the study is to determine predictors of GI bleeding and impact of GI bleeding on the patients undergoing percutaneous coronary intervention. METHODS: GI bleeding occurred in 6 (7.1%) of 84 patients with STEMI/NSETMI (ST-segment elevated myocardial infarction/Non ST-segment elevated myocardial infarction) undergoing primary percutaneous coronary intervention. RESULTS: Univariate analysis demonstrates that patients with GI bleeding had a significantly higher previous GI bleeding (16.66% vs. 8.6%, P < 0.001). Higher Killip classification at presentation was associated with higher incidence of GI bleeding (61% vs. 18%, P < 0.01). The use of proton pump inhibitors did not reduce the risk of GI bleeding. The GI bleeding in these patients was associated with higher mortality and morbidity in the post percutaneous coronary intervention period. CONCLUSION: Although, GI bleeding in patients with MI significantly increases mortality and morbidity, previous GI bleeding and higher Killip class are associated with higher incidence of GI bleeding. High-risk patients for GI bleeding can be identified at presentation.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».