Factors predicting outcome after pulmonary endarterectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Few studies have reported predictive factors of outcome after pulmonary endarterectomy (PEA) in chronic thromboembolic pulmonary hypertension. The purpose of this study was to determine factors influencing mortality and predictors of hemodynamic improvement after PEA. METHODS: A total of 383 consecutive patients who underwent PEA between January 2005 and December 2009 were retrospectively reviewed. Among them, 150 were fully reevaluated 7.5±1 months after PEA by NYHA class, 6-minute walk distance (6MWD), percentage of predicted carbon monoxide transfer factor (TLCO) and right heart catheterisation. RESULTS: Mortality rates at 1 month, 1 year and 3 years were 2.8%, 6.9% and 7.5%, respectively. Preoperative pulmonary vascular resistance (PVR) independently predicted 1-month, 1- and 3-year mortality and age predicted mortality at 1 year and 3 years. Significant improvement in NYHA class and 6MWD were observed and PVR decreased from 773±353 to 307±221 dyn.sec.cm-5 (p<0.001). In 96 patients (64%), PVR decreased by at least 50% and/or was reduced to lower than 250 dyn.sec.cm-5. Preoperative cardiac output (CO) and TLCO predicted hemodynamic improvement. CONCLUSION: PEA is associated with an excellent long-term survival and a marked improvement in clinical status and hemodynamics. Some preoperative factors including PVR, CO and TLCO can predict postoperative outcomes.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».