Preoperative heart rate and myocardial injury after non-cardiac surgery: results of a predefined secondary analysis of the VISION study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increased baseline heart rate is associated with cardiovascular risk and all-cause mortality in the general population. We hypothesized that elevated preoperative heart rate increases the risk of myocardial injury after non-cardiac surgery (MINS). METHODS: We performed a secondary analysis of a prospective international cohort study of patients aged ≥45 yr undergoing non-cardiac surgery. Preoperative heart rate was defined as the last measurement before induction of anaesthesia. The sample was divided into deciles by heart rate. Multivariable logistic regression models were used to determine relationships between preoperative heart rate and MINS (determined by serum troponin concentration), myocardial infarction (MI), and death within 30 days of surgery. Separate models were used to test the relationship between these outcomes and predefined binary heart rate thresholds. RESULTS: Patients with missing outcomes or heart rate data were excluded from respective analyses. Of 15 087 patients, 1197 (7.9%) sustained MINS, 454 of 16 007 patients (2.8%) sustained MI, and 315 of 16 037 patients (2.0%) died. The highest heart rate decile (>96 beats min(-1)) was independently associated with MINS {odds ratio (OR) 1.48 [1.23-1.77]; P<0.01}, MI (OR 1.71 [1.34-2.18]; P<0.01), and mortality (OR 3.16 [2.45-4.07]; P<0.01). The lowest decile (<60 beats min(-1)) was independently associated with reduced mortality (OR 0.50 [0.29-0.88]; P=0.02), but not MINS or MI. The predefined binary thresholds were also associated with MINS, but more weakly than the highest heart rate decile. CONCLUSIONS: Preoperative heart rate >96 beats min(-1) is associated with MINS, MI, and mortality after non-cardiac surgery. This association persists after accounting for potential confounding factors. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: NCT00512109.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».