Atrial Fibrillation After Pulmonary Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is common after thoracic surgery. Limited data exist concerning the incidence of AF, its impact on mortality, the effectiveness of therapy, and the risk factors of AF after pulmonary transplantation. METHODS AND RESULTS: We reviewed the medical files of 224 consecutive lung transplant recipients who underwent surgery over a 10-year period at a large Canadian center. We collected patient characteristics, in-hospital treatments, and outcomes. Time-to-event analysis was used to account for in-hospital follow-up and models generated to assess the impact of AF on mortality and independent risk factors of AF after transplantation. Postoperative AF occurred in 65 patients (29%). AF was more likely to occur with complications such as pneumonia, mediastinitis, and bronchial dehiscence and was not an independent risk factor of mortality (hazard ratio=1.56; 95% confidence interval, 0.52-4.63). Pharmacological or electric therapy for rhythm or rate control of AF was administered to 97% of patients. Intravenous amiodarone was used in 46%, electric cardioversion in 28%, and heparin in 26%. Only 1 patient remained in AF at discharge. Age (hazard ratio=1.08 by year; 95% confidence interval, 1.05-1.12), bilateral transplantation (hazard ratio=1.87; 95% confidence interval, 1.03-3.42), and a history of AF before the transplantation (hazard ratio=4.48; 95% confidence interval, 1.05-19.11) were found to be independently associated with an increased incidence of postoperative AF. CONCLUSIONS: AF is fairly common after pulmonary transplantation, transient, and relatively benign. It is not independently associated with increased in-hospital mortality. Most patients return to sinus rhythm before discharge. Age, prior AF, and bilateral transplantation increase the risk of postoperative AF.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».