Intraoperative transit-time flow measurement and high-frequency ultrasound assessment in coronary artery bypass grafting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We evaluated the influence of transit-time flow measurement with epicardial and epiaortic high-frequency ultrasound in patients undergoing coronary artery bypass grafting procedure. METHODS: The Registry for Quality Assessment with Ultrasound Imaging and Transit-time Flow Measurement in Cardiac Bypass Surgery study is a multicenter, prospective study among 7 international centers performing coronary artery bypass grafting procedures. The primary end point was any change in the planned surgical procedure. Major secondary end points consisted of the rate and reason for surgical changes related to the aorta, in situ conduits, coronary targets, and completed grafts, and the rate of in-hospital mortality and major morbidity. RESULTS: Between April 2015 and December 2017, 1046 patients were enrolled. Of those, 1016 were included in the final analyses. Mean age was 65.9 years, 14.0% were women, and diabetes was present in 39.6%. Off-pump procedures were performed in 39.6% and bilateral internal thoracic arteries in 30.5%. The primary end point occurred in 25.2% of patients (n = 256) and in 77% (197 out of 256) this was based on transit-time flow measurement and/or high-frequency ultrasound. Surgical changes were related to the aorta in 9.9%, to in situ conduits in 2.7%, and the coronary targets in 22.6%. Graft revision occurred in 7.8%, including revisions of the proximal and/or distal anastomosis in 6.6%. In-hospital adverse event rates were 0.6% for mortality, 1.0% for cerebrovascular events, and 0.3% for myocardial infarction. CONCLUSIONS: Surgical changes related to the aorta, conduits, coronary targets, and anastomosis were made in 25% of patients. This was associated with low operative mortality and low major morbidity. Transit-time flow measurement and high-frequency ultrasound may improve the quality, safety, and efficacy of coronary artery bypass grafting procedures and should be considered as a routine procedural aspect.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».