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Enregistrement W3217776266 · doi:10.1161/circ.144.suppl_1.10332

Abstract 10332: Biventricular Function and Shock Severity Predicts Mortality in Cardiac Intensive Care Unit Patients

2021· article· en· W3217776266 sur OpenAlexaff
Barry Burstein, Sean van Diepen, Brandon M. Wiley, Nandan S. Anavekar, Jacob C. Jentzer

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyEjection fractionInternal medicineShock (circulatory)Coronary care unitIntensive care unitLogistic regressionHeart failureMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Ventricular dysfunction contributes to shock in cardiac intensive care unit (CICU) patients. We aimed to describe the associations between ventricular dysfunction with in-hospital mortality across the spectrum of shock severity. Hypothesis: Patients with biventricular dysfunction (BVD) have higher mortality at each Society for Cardiovascular Angiography and Intervention (SCAI) shock stage. Methods: We identified CICU patients from 2007 to 2015 with available echocardiography data within 1 day of admission. Left ventricular systolic dysfunction (LVSD) was defined as left ventricular ejection fraction <40% and right ventricular systolic dysfunction (RVSD) as moderate or greater systolic dysfunction by semi-quantitative assessment; BVD included the presence of both LVSD and RVSD. Predictors of in-hospital mortality were determined after adjustment using multivariable logistic regression. Results: We included 3,158 patients with a mean age of 68.2±14.6 years; 51.8% had acute coronary syndromes. LVSD was present in 22.3%, RVSD in 11.8%, and 16.4% had BVD. Hospital mortality increased with SCAI shock stage and was incrementally higher in patients with LVSD, RVSD and BVD across SCAI shock stages (Figure); patients with BVD had higher mortality in each SCAI shock stage. After adjustment, there was no difference in in-hospital mortality for patients with LVSD or RVSD versus those without ventricular dysfunction (p >0.05), but BVD was independently associated with higher in-hospital mortality (adjusted HR 1.815, 95% CI 1.237-2.663, p = 0.0023). Adding ventricular dysfunction to SCAI shock stage increased discrimination for hospital mortality (AUC 0.784 vs. 0.766, p <0.001). Conclusions: Among patients admitted to the CICU, BVD was independently associated with higher hospital mortality after adjustment for shock severity. Echocardiographic assessment may augment clinical risk stratification using the SCAI shock classification.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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