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Enregistrement W3027403860 · doi:10.18632/aging.103299

Association between renal function impairment and multivessel involvement in patients with acute ST-elevation myocardial infarction

2020· article· en· W3027403860 sur OpenAlexaff
Rei-Yeuh Chang, Han‐Lin Tsai, Malcolm Koo, How‐Ran Guo

Notice bibliographique

RevueAging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineCardiologyMedicineMyocardial infarctionElevation (ballistics)ST elevationRenal functionAssociation (psychology)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to evaluate the association between acute ST-elevation myocardial infarction (STEMI) involving multivessel and the severity of renal function impairment. We reviewed medical records of patients with acute STEMI admitted to a regional teaching hospital in southern Taiwan between March 1999 and October 2013. A total of 1215 patients who underwent coronary angiography were included. Multiple logistic regression analysis showed that multivessel involvement (at least two) with significant stenosis was significantly associated with stage 4 chronic kidney disease (adjusted odds ratio [aOR]=2.14, 95% confidence interval [CI]=1.09-4.20) and stage 5 chronic kidney disease (aOR=2.35, 95% CI=1.13-4.89), adjusting for age, sex, type 2 diabetes mellitus, hyperlipidemia, and systolic blood pressure at admission in patients with acute STEMI. In addition, multivessel total occlusion was significantly associated with stage 4 chronic kidney disease (aOR=3.68, 95% CI=1.27-10.70) and stage 5 chronic kidney disease (aOR=3.43, 95% CI=1.08-10.82), adjusting for heart rate at admission and systolic blood pressure at admission in patients with acute STEMI. In conclusion, severe renal function impairment was significantly associated with multivessel significant stenosis and multivessel total occlusion in patients with acute STEMI.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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