Physicians Should Obtain Perioperative Cardiac Troponin Measurements in At-Risk Patients Undergoing Noncardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Surgery is common; the average American will undergo 7 operations during their lifetime (1). Although surgery has the potential to improve and prolong the quality and duration of life, postoperative death is the third leading cause of death worldwide (2). Approximately half of perioperative deaths are vascular, and myocardial ischemic injuries are the most common cause of perioperative vascular deaths (3). Most perioperative myocardial ischemic injuries are clinically asymptomatic, and without troponin monitoring after noncardiac surgery, these prognostically important complications will go unrecognized (4). Here, we review and comment on the evidence for monitoring perioperative troponin measurements in at-risk patients undergoing noncardiac surgery. In a 1938 publication, Master and colleagues reported a case series of patients who had perioperative myocardial infarctions (MI), and 60% of the patients did not experience ischemic pain (5). The authors stated the lack of ischemic symptoms, “may be accounted for, in part, by the liberal use of narcotics and sedatives after operation” (5). This study, from over 80 years ago, identified the challenge in diagnosing perioperative MI (i.e., most events are asymptomatic).
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».