Predictors of Mortality in Patients Undergoing Mitral Valve Replacement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although mitral valve replacement is frequently performed in patients of all age groups, there are few studies available which determine the causes of operative mortality in mitral valve replacement especially in our region. Therefore, the objective of this study was to identify factors that are significantly associated with operative mortality in mitral valve replacement. METHODS: From August 2012 to March 2013, 80 consecutive patients undergoing mitral valve replacement in a single tertiary hospital were included. Patients with a history of previous coronary artery bypass graft surgery or congenital heart problems were excluded from the sample. The included patients were observed for a period of 30 days. Pre and post-operative variables were used to identify significant predictors of mortality. RESULTS: The overall hospital mortality (30 days) was 15%. High post-perative creatinine (P =0.05), high ASO titre (P=0.03), young age (P=0.011), low cardiac output (P=0.0001), small mitral valve size (P=0.002) and new onset of atrial fibrillation (P=0.007) were the significant independent predictors of operative morality. CONCLUSION: Mitral valve replacement can be performed in third world countries with limited resources with low mortality. However, optimal selection of mitral valve size can help to improve operative mortality.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».