Preoperative poor coronary collateral circulation can predict the development of atrial fibrillation after coronary artery bypass graft surgery
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Coronary collateral circulation (CCC) helps to protect and preserve myocardium from episodes of ischemia, and reduce angina symptoms, arrhythmia, and cardiovascular events. Atrial fibrillation (AF) is the most frequent form of arrhythmia after coronary artery bypass graft (CABG) surgery. The aim of this study was to investigate the association between CCC and the development of AF in patients undergoing CABG surgery. METHODS: A total of 165 patients (mean age 63±10 years, 74% men, 26% women) who were undergoing CABG surgery at our department were enrolled into this study. Patients were categorized into two groups according to preoperative CCC using the Rentrop method. RESULTS: Of the patients, 79 had poor CCC and 89 had good CCC. The AF incidence rate in the poor collateral group was significantly higher than that in the good collateral group [37 (49%) vs. 12 (14%), P<0.001]. In univariate analysis, age, left atrium size, and poor CCC grade were associated with AF after CABG surgery. Multivariate analysis showed that only poor CCC grade (odds ratio: 11.500; 95% confidence interval 3.977-33.253, P<0.001) was an independent predictor of the development of AF after adjustment of other potential confounders in patients undergoing CABG surgery. CONCLUSION: The present study showed that preoperative poor CCC is a powerful predictor of the development of AF after CABG surgery.
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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) | 0,002 | 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 ».