MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4211088287 · doi:10.15829/1560-4071-2022-4727

Prediction of clinical course in patients with diffuse coronary artery disease after coronary bypass surgery

2022· article· en· W4211088287 sur OpenAlexaboutno aff
S.K. Kurbanov, Э. Е. Власова, V.P. Vasiliev, D.M. Galyautdinov, L. N. Ilyina, A.A. Shiryaev, Р.С. Акчурин

Notice bibliographique

RevueRussian Journal of Cardiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineInterquartile rangeMyocardial infarctionCardiologyCoronary artery diseaseCanadian Cardiovascular SocietyClinical endpointUnivariate analysisOdds ratioAnginaCoronary artery bypass surgeryRevascularizationConfidence intervalSurgeryArteryMultivariate analysisClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim. To determine the incidence, predictors and develop a model for long-term risk stratification of ischemic events in patients with coronary artery disease after coronary bypass surgery. Material and methods . This retrospective study of the clinical course in patients with diffuse coronary artery disease (CAD) after coronary endarterectomy and bypass grafting surgery. A total of 232 patients were included, while long-term outcomes were assessed in 202 patients. Among them, complete data on clinical status were obtained from survivors (n=191). The median follow-up was 60 (interquartile range, 42; 74) months, while the minimum follow-up — 12 months, the maximum was 96 months. The primary composite endpoint reflecting the unfavorable course of CAD included coronary ischemic events (recurrent angina, myocardial infarction, repeat revascularization), while secondary endpoint — allcause mortality. The factors influencing the development of primary and secondary endpoints were studied. Results. An unfavorable CAD course was diagnosed in 39 patients (20,4%), while 11 deaths were recorded (5,4%). Univariate analysis demonstrated a significant role of prior myocardial infarction in the increase in mortality rate (p=0,029). Among the factors influencing the CAD course, no significant differences were obtained for any of them. A multivariate analysis was performed to identify a high-risk group for an unfavorable course of diffuse CAD. Independent predictors were identified, the most significant contribution of which was made by multifocal atherosclerosis (odds ratio (OR)=1,99, 95% confidence interval (CI), 0,93-4,21, p=0,072), low adherence to secondary prevention measures (OR=2,21, 95% CI, 0,86-6,89, p=0,128) and diabetes (OR=1,73, 95% CI, 0,79-3,72, p=0,162). Using the results obtained, a prognostic model with high specificity (64%) and moderate sensitivity (53%) was created. Conclusion. The highest probability of an unfavorable long-term course of diffuse CAD was noted in patients with diabetes, multifocal atherosclerosis, and low adherence to secondary prevention measures. The obtained results make it possible to identify a high-risk group in this cohort of patients, determine the reserve of secondary prevention measures and a direction of actions to improve outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRussian Journal of CardiologyMême sujetCardiac Imaging and DiagnosticsTravaux en français237 207