Predictors of Mediastinitis Risk after Coronary Artery Bypass Surgery: Applicability of Score in 1.322 Cases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mediastinitis is a severe surgical complication of low incidence, but high lethality. Scores used in the preoperative period to stratify the risk of postoperative mediastinitis may contribute to improve the results. OBJECTIVE: To test the applicability of the MagedanzSCORE in predicting the risk factors for mediastinitis in patients undergoing coronary artery bypass grafting at a cardiology reference hospital. METHODS: Historical cohort study with adult patients who underwent coronary artery bypass grafting. The analyzed variables were contemplated in the MagedanzSCORE: reoperation, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), obesity, class IV unstable angina, polytransfusion therapy, mediastinitis and death as outcome variables. RESULTS: Of the 1.322 patients examined, 56 (4.2%) developed mediastinitis. Of these, 26 (46.4%) were classified as high risk for mediastinitis and 15 (26.8%) at very high risk for mediastinitis. Three of the five variables of the Magendanz Score showed statistically significant differences: reoperation, COPD and obesity. Class IV unstable angina and postoperative polytransfusion were not associated with mediastinitis after coronary artery by-pass grafting. The area under the ROC curve was 0.80 (CI 95% 0.73 - 0.86), indicating the model's satisfactory ability to predict the occurrence of mediastinitis. CONCLUSION: The tool was useful in the preoperative assessment demonstrating the risk for mediastinitis in this population of intensive care patients. (Arq Bras Cardiol. 2017; [online].ahead print, PP.0-0).
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».