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Enregistrement W2116726415 · doi:10.5539/gjhs.v8n5p33

Evaluation of Complications of Heart Surgery in Children With Congenital Heart Disease at Dena Hospital of Shiraz

2015· article· en· W2116726415 sur OpenAlexvenueno aff
Maryam Mirzaei, Samaneh Mirzaei, Elham Sepahvand, Afifeh Rahmanian Koshkaki, Marzieh Kargar Jahromi

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Heart diseaseCardiac surgerySurgeryCardiopulmonary bypassAnemiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Today, with progress in the field of congenital heart surgery, different complicated actions are done in children. These actions may be associated with several complications, especially open heart surgery in which the cardiopulmonary bypass (CPB) is used. Serious complications can be caused high morbidity and mortality rates. Present study has been performed to determine the incidence of morbidity and mortality in cardiac surgery in children. METHOD: In a cross-sectional retrospective, records of 203 patients undergoing surgery for congenital heart disease in Dena hospital during 2013-2015 were reviewed for incidence of complications. Data was analyzed by using descriptive and analytical statistics and using SPSS version 18. RESULTS: The mean age of samples was 3/65±4/47 years. The majority of samples (73/8%) were undergoing open surgery. The overall adverse cardiovascular complications were respectively, renal complications (44/3%), lung (40/3%), anemia (35/9%), heart (34/4%), gastrointestinal (17/2%), brain (14/2%), need for re-intubation of the trachea 11/3%), infection (7/8%) required reoperation (5/9%) and vascular complications (1/4%). CONCLUSION: High incidence of complications after congenital heart surgery makes necessary attention to complications and their treatment after surgery. It is necessary to apply the measures and careful monitoring of patients to minimize these effects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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