Preoperative values of inflammatory markers predict clinical outcomes in patients after CABG, regardless of the use of cardiopulmonary bypass
Notice bibliographique
Résumé
Objective The impact of systemic inflammation on clinical outcomes after CABG surgery is still controversial. In this study, we evaluated the impact of the markers of inflammation, endothelial damage and platelet activation on clinical outcomes after on- and off-pump CABG. Methods A group of 191 consecutive on- and off-pump CABG patients were prospectively studied. Blood samples were drawn before surgery, 18–36 h after the procedure and 5–7 days postoperatively and analyzed for 8-iso-prostaglandin F 2α (8-iso-PGF 2α ), asymmetric dimethylarginine (ADMA) and β-thromboglobulin (β-TG). White blood count and C-reactive protein were measured twice, first before and then during the first 18–36 h after CABG. The primary clinical end-points were: low cardiac output syndrome (LCOS), postoperative myocardial infarction (PMI) and in-hospital cardiovascular death. Results Elevation of 8-iso-PGF 2α , ADMA and β-TG before surgery was associated with an increased risk of morbidity and mortality after CABG. There were no differences in analyzed markers and clinical outcomes between the on- and off-pump groups. Even during the uncomplicated postoperative course the inflammatory response was enhanced and still remained higher than baseline 5–7 days after surgery. Conclusion Links between preoperative 8-iso-PGF 2α , ADMA and β-TG and unfavorable early post-CABG outcomes suggest that these markers could be useful in identifying patients with increased risk of LCOS, PMI and in-hospital cardiovascular death following elective CABG.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».