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Enregistrement W2095996769 · doi:10.7812/tpp/12-033

Changing Risk of Perioperative Myocardial Infarction

2012· article· en· W2095996769 sur OpenAlexaboutno aff
Kenneth D Larsen, Ilan Rubinfeld

Notice bibliographique

RevueThe Permanente Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionPerioperativeHeart failureAnginaInternal medicinePercutaneous coronary interventionCardiopulmonary resuscitationOdds ratioCardiac surgeryCanadian Cardiovascular SocietyCardiologyMedical historyEmergency medicineSurgeryResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Years ago, patients with recent myocardial infarction (MI) were reported to be at high risk of reinfarction (27%) and death after surgery. Therapy has changed in the 3 decades since those reports, so we reexamined that risk as well as other cardiac comorbidities and surgical work values in predicting adverse outcome. METHODS: We used the National Surgical Quality Improvement Program Participant Use Data File for 2005 to 2009. We included all patients of all included specialties, for outpatient and inpatient surgery. Cardiac comorbidities included history of congestive heart failure (30 days) or MI (6 months), percutaneous coronary intervention, previous cardiac surgery, and history of angina (30 days). Other predictors included a frailty index and American Society of Anesthesiologists (ASA) class. Adverse cardiac events included cardiac arrest requiring cardiopulmonary resuscitation, MI, and death. Cases were stratified according to surgical work units. Univariate χ(2) analysis and multivariate logistic regression established simple relationships and interactions, with p < 0.05 significant. RESULTS: Of patients who had recent MI, 2.1% had reinfarction perioperatively and 26% of those died. The odds ratio for infarction with vs without recent MI in inpatients age 40 years and older was 4.6. Frailty and ASA class were stronger predictors of perioperative MI and cardiac arrest than was history of MI, and risk increased as surgical work increased. DISCUSSION: The risk caused by preoperative MI has improved by an order of magnitude in the last 30 years. The ASA class and especially frailty are better predictors of adverse cardiac events.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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