Prognostic value of serum uric acid level in patients with acute myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study the relationship between serum uric acid level and Killip classification in pateints with acute myocardial infarction (MI), and the use of serum uric acid levels as a marker of short-term mortality.METHODS: The present study involved 50 patients with acute MI and 50 controls.Serum uric acid level was measured on days 0, 3 and 7 of MI, and compared with all clinical parameters and mortality in the enrolled subjects.RESulTS: There was a statistically significant higher serum uric acid concentration in patients with MI on the day of admission compared with controls.Patients with history of MI had higher serum uric acid levels.On all days, serum uric acid levels were higher in patients who were in a higher Killip class.Two patients who died after three days of hospital stay had a serum uric acid level >7.0 gm/dL and both were in Killip class IV.CONCluSIONS: Serum uric acid levels were higher in patients with acute MI compared with normal healthy individuals.In acute MI, patients with hyperuricemia had higher mortality.Serum uric acid levels correlated with Killip classification in patients with acute MI.Serum uric acid level can be used as a marker of short-term mortality in acute MI, and hyperuricemia may be an indicator of poor prognosis.Serum uric acid levels were elevated in acute MI patients with systemic hypertension and diabetes mellitus.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».