Abstract 303: Pre-operative Angiotensin Converting Enzyme Inhibitor use and outcomes in patients undergoing Isolated Coronary Artery Bypass Grafting
Notice bibliographique
Résumé
Background: The association between pre-operative use of angiotensin converting enzyme inhibitors (ACEI) and outcomes after coronary artery bypass grafting (CABG) remains controversial. Our aim was to study in-hospital outcomes after isolated CABG in patients on preoperative ACEI. Methods: We performed a retrospective analysis of 8,889 patients who underwent isolated CABG from year 2000 to 2011. Primary outcome was the incidence of major adverse events (MAE) defined as a composite of in-hospital mortality, post-operative renal dysfunction, myocardial infarction, stroke, and atrial fibrillation during index hospitalization. Secondary outcomes studied were the incidence of individual components comprising MAE. Logistic regression analysis was performed. Results (Table): Of the 8,889 patients, 3,983 (45%) were on pre-operative ACEI (“ACEI group”) and 4906 (55%) were not (“no ACEI group”). The overall incidence of MAE was 38.1% (n=1518) in the “ACEI group” versus 33.6% (n=1649) in “no ACEI group”. Pre-operative ACEI use was independently associated with increased risk of MAE (OR; 1.12, 95% CI; 1.02-1.23), most of which was driven by a statistically significant increase in post-operative renal dysfunction and atrial fibrillation. Pre-operative ACEI therapy was not associated with in-hospital mortality, post-operative myocardial infarction, or stroke. Conclusion: Preoperative ACEI use was associated with an increased risk of MAE post CABG, in particular post-operative renal dysfunction and atrial fibrillation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».