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Enregistrement W2891954376 · doi:10.1503/cmaj.171284

Susceptible period for cardiovascular complications in patients recovering from sepsis

2018· article· en· W2891954376 sur OpenAlexvenueno aff
Chih‐Cheng Lai, Meng-tse Gabriel Lee, Wan-Chien Lee, Christin Chih-Ting Chao, Tzu‐Chun Hsu, Si-Huei Lee, Chien‐Chang Lee

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Taiwan UniversityNational Taiwan University Hospital
Mots-clésMedicineSepsisStroke (engine)Myocardial infarctionHazard ratioPopulationCohortConfidence intervalProportional hazards modelCohort studyRetrospective cohort studyInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients are at increased risk of cardiovascular complications while recovering from sepsis. We aimed to study the temporal change and susceptible periods for cardiovascular complications in patients recovering from sepsis by using a national database. METHODS: In this retrospective population-based cohort study, patients with sepsis were identified from the National Health Insurance Research Database in Taiwan. We estimated the risk of myocardial infarction (MI) and stroke following sepsis by comparing a sepsis cohort to a matched population and hospital control cohort. The primary outcome was first occurrence of MI or stroke requiring admission to hospital during the 180-day period following discharge from hospital after sepsis. To delineate the risk profile over time, we plotted the weekly risk of MI and stroke against time using the Cox proportional hazards model. We determined the susceptible period by fitting the 2 phases of time-dependent risk curves with free-knot splines, which highlights the turning point of the risk of MI and stroke after discharge from the hospital. RESULTS: We included 42 316 patients with sepsis; stroke developed in 831 of these patients and MI developed in 184 within 180 days of discharge from hospital. Compared with population controls, patients recovering from sepsis had the highest risk for MI or stroke in the first week after discharge (hazard ratio [HR] 4.78, 95% confidence interval [CI] 3.19 to 7.17; risk difference 0.0028, 95% CI 0.0021 to 0.0034), with the risk decreasing rapidly until the 28th day (HR 2.38, 95% CI 1.94 to 2.92; risk difference 0.0045, 95% CI 0.0035 to 0.0056) when the risk stabilized. In a repeated analysis comparing the sepsis cohort with the nonsepsis hospital control cohort, we found an attenuated but still marked elevated risk before day 36 after discharge (HR 1.32, 95% CI 1.15 to 1.52; risk difference 0.0026, 95% CI 0.0013 to 0.0039). The risk of MI or stroke was found to interact with age, with younger patients being associated with a higher risk than older patients (interaction p = 0.0004). INTERPRETATION: Compared with the general population with similar characteristics, patients recovering from sepsis had a markedly elevated risk of MI or stroke in the first 4 weeks after discharge from hospital. More close monitoring and pharmacologic prevention may be required for these patients at the specified time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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