Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: We presume that biomarkers will improve identification of patients at risk, leading to interventions and treatments that reduce perioperative adverse events. Risk stratification is multifactorial, and a biomarker must add information to this process, thereby redistributing patients to either higher or lower risk categories, to improve the allocation of expensive and risky interventions. This review focuses on the utility of three cardiac biomarkers in perioperative management. RECENT FINDINGS: Using newly defined epidemiologic criteria, three distinct molecules, brain natriuretic peptide (BNP), troponin (cTn), and glycosylated hemoglobin (HbA1c) emerge as potentially useful in perioperative medicine. A meta-analysis shows, in vascular surgery, BNP improves risk stratification. Four articles highlight the utility of postoperative cTn measurements in cases of myocardial injury. These articles show that most injury is not infarction, and they present preliminary evidence of the populations that will benefit from structured surveillance protocols. HbA1c is shown to improve the prediction of mortality, but there are questions whether this risk is modifiable. SUMMARY: The findings here suggest an expanded role for postoperative cTn surveillance; however, the precise populations that benefit, or the interventions required, are not yet defined. The encouraging data for the other two biomarkers need more investigations before adopting them into routine clinical use.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».