Predicting mortality in patients undergoing VA-ECMO after coronary artery bypass grafting: the REMEMBER score
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
Prediction scoring systems for coronary artery bypass grafting (CABG) patients on venoarterial extracorporeal membrane oxygenation (VA-ECMO) have not yet been reported. This study was designed to develop a predictive score for in-hospital mortality for cardiogenic shock patients who received VA-ECMO after isolated CABG. Retrospective cohort study of consecutive CABG patients supported with VA-ECMO ( n = 166) at the Beijing Anzhen Hospital between February 2004 and March 2017. One hundred and six patients (64%) could be weaned from VA-ECMO, and 74 patients (45%) survived to hospital discharge. On the basis of multivariable logistic regression analyses, the pRedicting mortality in patients undergoing veno-arterial Extracorporeal MEMBrane oxygenation after coronary artEry bypass gRafting (REMEMBER) score was created with six pre-ECMO parameters: older age, left main coronary artery disease, inotropic score > 75, CK-MB > 130 IU/L, serum creatinine > 150 umol/L, and platelet count < 100 × 10 9 /L. Four risk classes, namely class I (REMEMBER score 0–13), class II (14–19), class III (20–25), and class IV (> 25) with their corresponding mortality (13%, 55%, 70%, and 94%, respectively), were identified. The area under the receiver operating characteristic curve 0.85(95% CI 0.79–0.91) for the REMEMBER score was better than those for the SOFA, SAVE, EuroSCORE, and ENCOURAGE scores in this population. The REMEMBER score might help clinicians at bedside to predict in-hospital mortality for patients receiving VA-ECMO after isolated CABG for refractory cardiogenic shock. Prospective studies are needed to externally validate this scoring system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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