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 (PMI Infarct ) and perioperative myocardial injury (PMI Injury ), 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 PMI Infarct 2.6% (95% CI 2.0–3.2) and PMI Injury 6.1% (95% CI 5.3–6.9%), which was lower versus using hs-cTnT: overall PMI 15% (95% CI 14–16%), PMI Infarct 3.7% (95% CI 3.0–4.4) and PMI Injury 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 PMI Infarct and PMI Injury 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 PMI Infarct and PMI Injury remain independent predictors of 30-day and 1-year mortality. Graphic abstract
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».