Risikostratifizierung in der Herzchirurgie - Betrachtung von 6 Risiko-Scores im Hinblick auf ihre Anwendbarkeit und prognostische Wertigkeit
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Notice bibliographique
Résumé
In der vorliegenden Arbeit wurden 6 der bekanntesten Risiko-Scores zur Abschatzung der perioperativen Mortalitat bei herzchirurgischen Eingriffen miteinander verglichen (Parsonnet-Score, Cleveland Clinic-Score, Ontario Province Risk-Score, French-Score, Pons-Score und Euro-Score). Hierzu wurden die Daten von 135 Patienten, die sich von Mai bis einschlieslich September 2002 einer Herzoperation (Bypass-, Herzklappen-, oder Kombinations-Operation) an der Klinik fur Herz- und Thorax-Chirurgie der Universitat Wurzburg unterzogen, nachuntersucht. Da nur 3/6 der Risiko-Scores eine Aussage bezuglich der postoperativen Morbiditat treffen, wurden die, die Morbiditat betreffenden Daten keiner statistischen Analyse zugefuhrt. 3/135 Patienten verstarben perioperativ (2,2%). 74/135 Patienten entwickelten postoperativ Komplikationen (54,8%). Die Analyse der Daten zeigte fur keinen der Risiko-Scores statistische Signifikanz (p ≤ 0,05). Der Euro-Score war der einzige Risiko-Score, der alle verstorbenen Patienten in die Gruppe mit dem hochsten Risiko eingeteilt hatte. Aufgrund seiner vielen Parameter und wenigen Punkte pro Parameter ist der Euro-Score fur zufallige Ereignisse und Fehleinteilungen weniger anfallig als andere Risiko-Scores. Die Mortalitat als Endpunkt ist fur einen Risiko-Score besser geeignet als die Morbiditat, da kein Raum fur subjektive Auslegung und Fehleinschatzung besteht. Aufgrund der Schwierigkeit gemeinsame pradiktive Parameter fur Mortalitat und Morbiditat zu finden sollten getrennte Score-Systeme zur Anwendung kommen. Jeder Risiko-Score sollte von Zeit zu Zeit uberarbeitet und dem medizinischen Fortschritt angepasst werden, bei der Auswahl der Parameter ist auf ausreichende Objektivitat und exakte Definition zu achten.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle