Time-sensitive predictors of embolism in patients with left-sided endocarditis: Cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Accurate prediction of embolic events in infective endocarditis could inform critical clinical decisions, such as the timing of cardiac surgical intervention. However, many embolic events occur before hospital admission and echocardiography and are thus non-modifiable. We aimed to identify time-sensitive variables that predict embolic events in infective endocarditis, focusing on those that occur after diagnosis. METHODS: Clinical, microbiological, and echocardiographic characteristics were collected from 116 patients with definite or probable left-sided infective endocarditis admitted to Sunnybrook Health Sciences Centre (Toronto, Canada) between October 2013 and July 2016; associations between these characteristics and embolic events were identified using simple logistic regression. RESULTS: The mean (SD) age was 66 (17) years; 82 patients (71%) were men. The most frequent microorganisms were Staphylococcus aureus (23%) and viridans group streptococci (21%). Seventy-nine (68%) patients had left-sided vegetations, with involvement of the aortic valve in 34 (43%) patients, mitral valve in 37 (47%) patients, and both in 8 (10%) patients. The mean (SD) vegetation size was 10 (7) mm. Forty-three unique patients (37%) had 50 embolic events, with most (34/43; 79%) having a first embolic event (38/50; 76%) before or on the day of echocardiography. There were no significant predictors of the 11 patients with an embolic event after echocardiography; significant predictors of an embolic event at any time were single valve vegetation vs. no vegetation (OR, 4.75; 95% confidence interval [CI], 1.76-12.78) and, among patients with a vegetation, mitral vs. aortic valve location (OR, 4.43; 95%CI, 1.63-12.04). CONCLUSIONS: Associations between patient and echocardiographic characteristics and embolism in patients with infective endocarditis may be time-sensitive, as few embolic events occurred after clinical and echocardiographic assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».