Preoperative atrial fibrillation decreases event-free survival following cardiac surgery☆
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relationship between preoperative atrial fibrillation and early and late clinical outcomes following cardiac surgery. METHODS: A retrospective cohort including all consecutive coronary artery bypass graft and/or valve surgery patients between 1995 and 2005 was identified (n = 9796). No patient had a concomitant surgical AF ablation. The association between preoperative atrial fibrillation and in-hospital outcomes was examined. We also determined late death and cardiovascular-related re-hospitalization by linking to administrative health databases. Median follow-up was 2.9 years (maximum 11 years). RESULTS: The prevalence of preoperative atrial fibrillation was 11.3% (n = 1105), ranging from 7.2% in isolated CABG to 30% in valve surgery. In-hospital mortality, stroke, and renal failure were more common in atrial fibrillation patients (all p < 0.0001), although the association between atrial fibrillation and mortality was not statistically significant in multivariate logistic regression. Longitudinal analyses showed that preoperative atrial fibrillation was associated with decreased event-free survival (adjusted hazard ratio 1.55, 95% confidence interval 1.42-1.70, p < 0.0001). CONCLUSIONS: Preoperative atrial fibrillation is associated with increased late mortality and recurrent cardiovascular events post-cardiac surgery. Effective management strategies for atrial fibrillation need to be explored and may provide an opportunity to improve the long-term outcomes of cardiac surgical patients.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,002 | 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 ».