Early Versus Delayed Stroke After Cardiac Surgery: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Although it is traditionally regarded as a single entity, perioperative stroke comprises 2 separate phenomena (early/intraoperative and delayed/postoperative stroke). We aimed to systematically evaluate incidence, risk factors, and clinical outcome of early and delayed stroke after cardiac surgery. Methods and Results A systematic review ( MEDLINE , EMBASE , Cochrane Library) was performed to identify all articles reporting early (on awakening from anesthesia) and delayed (after normal awakening from anesthesia) stroke after cardiac surgery. End points were pooled event rates of stroke and operative mortality and incident rate of late mortality. Thirty-six articles were included (174 969 patients). The pooled event rate for early stroke was 0.98% (95% CI 0.79% to 1.23%) and was 0.93% for delayed stoke (95% CI 0.77% to 1.11%; P=0.68). The pooled event rate of operative mortality was 28.8% (95% CI 17.6% to 43.4%) for early and 17.9% (95% CI 14.0% to 22.7%) for delayed stroke, compared with 2.4% (95% CI 1.9% to 3.1%) for patients without stroke ( P<0.001 for early versus delayed, and for perioperative stroke, early stroke, and delayed stroke versus no stroke). At a mean follow-up of 8.25 years, the incident rate of late mortality was 11.7% (95% CI 7.5% to 18.3%) for early and 9.4% (95% CI 5.9% to 14.9%) for delayed stroke, compared with 3.4% (95% CI 2.4% to 4.8%) in patients with no stroke. Meta-regression demonstrated that off-pump was inversely associated with early stroke (β=-0.009, P=0.01), whereas previous stroke (β=0.02, P<0.001) was associated with delayed stroke. Conclusions Early and delayed stroke after cardiac surgery have different risk factors and impacts on operative mortality as well as on long-term survival.
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 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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».