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Enregistrement W3170666225 · doi:10.11909/j.issn.1671-5411.2021.05.005

The impact of post-operative atrial fibrillation on outcomes in coronary artery bypass graft and combined procedures.

2021· article· en· W3170666225 sur OpenAlexaff
Yau-Lam Alex Chau, Ji Won Yoo, Ho Chuen Yuen, Khalid Bin Waleed, Dong Chang, Tong Liu, Fang Zhou Liu, Gary Tse, Sharen Lee, Ka Hou Christien Li

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyMaceAtrial fibrillationInternal medicineMyocardial infarctionRevascularizationStroke (engine)Confidence intervalPercutaneous coronary intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Post-operative atrial fibrillation (POAF) is a common yet understudied clinical issue after coronary artery bypass graft (CABG) leading to higher mortality rates and stroke. This systematic review and meta-analysis evaluated the rates of adverse outcomes between patients with and without POAF in patients treated with CABG or combined procedures. METHODS: no new onset AF before or after revascularization. The outcomes assessed included all-cause mortality, cardiac death, cerebral vascular accident (CVA), myocardial infarction (MI), repeated revascularization, major adverse cardiac event (MACE), and major adverse cardiac and cerebrovascular events (MACCEs). RESULTS: = 62%). CONCLUSIONS: Patients with POAF after CABG or combined procedures are at an increased risk of all-cause mortality or CVAs. Therefore, POAF after such procedures should be closely monitored and treated judiciously to minimize risk of further complications. While there are studies on POAF versus no POAF on outcomes, the heterogeneity suggests that further studies are needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,015
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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