Predictors of In-Hospital Mortality in Patients Admitted with Acute Myocardial Infarction in a Developing Country
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited data are available on the predictors of mortality in patients hospitalized with acute myocardial infarction (AMI) in developing countries. In this study, we analyze the predictors for in--hospital mortality in patients hospitalized with AMI (ST segment elevation myocardial infarction (STEMI) and non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI)) in a large tertiary referral university hospital in Lebanon. METHODS: This was a retrospective study of 503 patients admitted to the American University of Beirut Medical Center with AMI (228 with STEMI and 275 with NSTEMI). RESULTS: The in-hospital mortality rate was 7.8%. The multivariate predictors of mortality in the overall population were similar to what has been reported in large registries in the USA and Europe. They included older age (> 65 years) (OR = 2.99, 95% CI = 1.22 - 7.36, P = 0.02), systolic blood pressure < 100 mm Hg (OR = 2.75, 95% CI = 1.12 - 6.76, P = 0.03), history of stroke (OR = 4.28, 95% CI = 1.29 - 14.17, P = 0.02), history of coronary artery bypass graft (CABG) (OR = 2.68, 95% CI = 1.15 - 6.23, P = 0.02), heart failure (OR = 3.92, CI = 1.62 - 9.49, P = 0.002) and ejection fraction (EF) < 35% (OR = 2.32, 95% CI = 1.05 - 5.14, P = 0.04). In a separate analysis of STEMI and NSTEMI patients, age, heart failure and a low EF continued to be multivariate predictors of mortality in both subgroups. In addition, prior stroke was an added predictor in STEMI patients, and prior CABG was an added predictor in NSTEMI. CONCLUSION: Predictors of in-hospital mortality in patients hospitalized with AMI in a tertiary referral university hospital in the Middle East are similar to what has been reported in large registries in the USA and Europe.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle