Incidence and outcomes of perioperative myocardial infarction/injury diagnosed by high-sensitivity cardiac troponin I
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Perioperative myocardial infarction/injury (PMI) diagnosed by high-sensitivity troponin (hs-cTn) T is frequent and a prognostically important complication of non-cardiac surgery. We aimed to evaluate the incidence and outcome of PMI diagnosed using hs-cTnI, and compare it to PMI diagnosed using hs-cTnT. Methods We prospectively included 2455 patients at high cardiovascular risk undergoing 3111 non-cardiac surgeries, for whom hs-cTnI and hs-cTnT concentrations were measured before surgery and on postoperative days 1 and 2. PMI was defined as a composite of perioperative myocardial infarction (PMIInfarct) and perioperative myocardial injury (PMIInjury), according to the Fourth Universal Definition of Myocardial Infarction. All-cause mortality was the primary endpoint. Results Using hs-cTnI, the incidence of overall PMI was 9% (95% confidence interval [CI] 8–10%), including PMIInfarct 2.6% (95% CI 2.0–3.2) and PMIInjury 6.1% (95% CI 5.3–6.9%), which was lower versus using hs-cTnT: overall PMI 15% (95% CI 14–16%), PMIInfarct 3.7% (95% CI 3.0–4.4) and PMIInjury 11.3% (95% CI 10.2–12.4%). All-cause mortality occurred in 52 (2%) patients within 30 days and 217 (9%) within 1 year. Using hs-cTnI, both PMIInfarct and PMIInjury were independent predictors of 30-day all-cause mortality (adjusted hazard ratio [aHR] 2.5 [95% CI 1.1–6.0], and aHR 2.8 [95% CI 1.4–5.5], respectively) and, 1-year all-cause mortality (aHR 2.0 [95% CI 1.2–3.3], and aHR 1.8 [95% CI 1.2–2.7], respectively). Overall, the prognostic impact of PMI diagnosed by hs-cTnI was comparable to the prognostic impact of PMI using hs-cTnT. Conclusions Using hs-cTnI, PMI is less common versus using hs-cTnT. Using hs-cTnI, both PMIInfarct and PMIInjury remain independent predictors of 30-day and 1-year mortality. Graphic abstract
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».