Sex Differences in Long‐Term Survival After Major Cardiac Surgery: A Population‐Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Little attention has been paid to the importance of sex in the long-term prognosis of patients undergoing cardiac surgery. Methods and Results We conducted a retrospective cohort study of Ontario residents, aged ≥40 years, who underwent coronary artery bypass grafting (CABG) and/or aortic, mitral, or tricuspid valve surgery between October 1, 2008, and December 31, 2016. The primary outcome was all-cause mortality. The mortality rate in each surgical group was calculated using the Kaplan-Meier method. The risk of death was assessed using multivariable Cox proportional hazard models. Sex-specific mortality risk factors were identified using multiplicative interaction terms. A total of 72 824 patients were included in the study (25% women). The median follow-up period was 5 (interquartile range, 3-7) years. The long-term age-standardized mortality rate was lowest in patients who underwent isolated CABG and highest among those who underwent combined CABG/multiple valve surgery. Women had significantly higher age-standardized mortality rate than men after CABG and combined CABG/mitral valve surgery. Men had lower rates of long-term mortality than women after isolated mitral valve repair, whereas women had lower rates of long-term mortality than men after isolated mitral valve replacement. We observed a statistically significant association between female sex and long-term mortality after adjustment for key risk factors. Conclusions Female sex was associated with long-term mortality after cardiac surgery. Perioperative optimization and long-term follow-up should be tailored to younger women with a history of myocardial infarction and percutaneous coronary intervention and older men with a history of chronic obstructive pulmonary disease and depression.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».