Percutaneous coronary intervention in patients with cancer and readmissions within 90 days for acute myocardial infarction and bleeding in the USA
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The post-discharge outcomes of patients with cancer who undergo PCI are not well understood. This study evaluates the rates of readmissions within 90 days for acute myocardial infarction (AMI) and bleeding among patients with cancer who undergo percutaneous coronary intervention (PCI). METHODS AND RESULTS: Patients treated with PCI in the years from 2010 to 2014 in the US Nationwide Readmission Database were evaluated for the influence of cancer on 90-day readmissions for AMI and bleeding. A total of 1 933 324 patients were included in the analysis (2.7% active cancer, 6.8% previous history of cancer). The 90-day readmission for AMI after PCI was higher in patients with active cancer (12.1% in lung, 10.8% in colon, 7.5% in breast, 7.0% in prostate, and 9.1% for all cancers) compared to 5.6% among patients with no cancer. The 90-day readmission for bleeding after PCI was higher in patients with active cancer (4.2% in colon, 1.5% in lung, 1.4% in prostate, 0.6% in breast, and 1.6% in all cancer) compared to 0.6% among patients with no cancer. The average time to AMI readmission ranged from 26.7 days for lung cancer to 30.5 days in colon cancer, while the average time to bleeding readmission had a higher range from 38.2 days in colon cancer to 42.7 days in breast cancer. CONCLUSIONS: Following PCI, patients with cancer have increased risk for readmissions for AMI or bleeding, with the magnitude of risk depending on both cancer type and the presence of metastasis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».