Atrial Fibrillation Following Cardiac Surgery: A Retrospective Cohort Series
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is a common postoperative complication of cardiac surgery, yet the prevention and treatment of postoperative AF remains controversial and varies among practitioners. The purpose of this study was to document the incidence and time of onset of postoperative AF in a cardiac surgical cohort, examine risk factors implicated in the occurrence of postoperative AF, and assess effectiveness of current treatment strategies implemented for postoperative AF. A retrospective health record review was conducted on 1078 adults following cardiac surgery. Data on demographic, preoperative, perioperative, and postoperative risk factors for postoperative AF, documented episodes of AF, and clinical outcomes were recorded. Overall incidence of postoperative AF was 39.6%: 57.6% after cardiac valve surgery, 69.3% after combined coronary artery bypass graft and valve surgery, and 33% after bypass graft surgery alone. The peak onset of postoperative AF occurred on the second postoperative day. Advancing age, history of AF, combined cardiac valve and coronary artery bypass graft surgery, and high Mg+2 levels on the third postoperative day were significant predictors of postoperative AF in this cohort. Length of hospitalization increased with the presence of postoperative AF. Findings corroborate that multiple factors play a role in the development of AF following cardiac surgery.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».