Myocardial Injury after Noncardiac Surgery and Perioperative Atrial Fibrillation: From Evidence to Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
One in 60 patients who undergo major noncardiac surgery dies within 30 days following surgery. The most common cause is cardiac complications, of which myocardial injury after noncardiac surgery (MINS) and perioperative atrial fibrillation (POAF) are common, affecting about 18 and 11% of adults, respectively, after noncardiac surgery. Patients who suffer MINS are at a higher risk of death compared to patients without MINS. Similarly, patients who develop POAF are at a higher risk of stroke and death compared to patients who do not. Most patients who suffer MINS are asymptomatic, and its diagnosis is not possible without routine troponin monitoring. Observational studies support the use of statins and aspirin in the management of patients with MINS. The only randomized controlled trial to date that has specifically addressed the management of MINS was the MANAGE trial that demonstrated the efficacy and safety of intermediate dose dabigatran in this population. There are no specific prediction models for POAF and no randomised controlled trial evidence to guide the specific management of POAF. Management guidelines in the acute period follow the management of nonoperative atrial fibrillation. The role of long-term anticoagulation in this population is still uncertain and should be guided by a shared care decision model with the patient, and with consideration of the individual risk for stroke balanced against the risk of bleeding. In this review, we present a case-based approach to the detection, prognosis, and management of MINS and POAF based on the existing evidence.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».