Influence Factors for Cardiovascular Failure Following Successful Cardiopulmonary Resuscitation
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the influence factors for cardiovascular failure following successful cardiopulmonary resuscitation to provide a theoretical basis for the patients' prognosis. Methods The patients with cardiovascular failure following resumption of spontaneous circulation( ROSC) were enrolled in cardiovascular failure group,and the patients without cardiovascular failure following ROSC were enrolled in non-cardiovascular failure group.The data of patient's age,gender,history of cardiovascular disease,cardiopulmonary resuscitation duration and vital signs before recovery were collected in both groups,and the clinical data were analyzed. Results Age,gender and history of cardiovascular disease showed no significant difference between two groups( all P 0. 05). The mortality in the cardiovascular failure group was significantly higher than that in the non-cardiovascular failure group( P 0. 05). The APACHEⅡscore and SOFA score in the cardiovascular failure group were significantly higher than those in the non-cardiovascular failure group[( 30. 54 ± 8. 49) vs.( 19. 74 ± 9. 76),( 14. 65 ± 5. 14) vs.( 6. 49 ± 4. 56),P 0. 05]. The proportion of patients in initial onset of correctable cardiac dysrhythmia in the cardiovascular failure group was lower than that in the non-cardiovascular failure group( P 0. 05). Logistic regression analysis suggested that recovery duration,systemic inflammatory response syndrome( SIRS) before recovery,blood glucose disorders before recovery were independent influence factors for early cardiovascular failure. Conclusion Recovery duration,SIRS and blood glucose disorders before recovery are independent risk factors for early cardiovascular failure.
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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 ».