Ejection fraction and blood pressure variabilities in acute myocardial infarction patients and its relationship with serum electrolytes
Notice bibliographique
Résumé
Background: In patients with acute myocardial infarction, age, BMI, blood pressure, and electrolytes all influence ejection fraction improvement following percutaneous coronary intervention (PCI) . Many studies have looked into the long-term consequences of these factors, but none have found evidence that they have an impact on PCI efficacy. Aim: To evaluate the effectiveness of percutaneous coronary intervention (PCI) and predict prognosis in AMI patients by measuring blood pressure and serum electrolytes. Methods: It is a study that will last for a lengthy period of time. Before and after angioplasty, the EF of 40 patients with acute myocardial infarction (AMI) was measured in this research. The data were analysed using the SPSS 23 statistical package. Results:The effects of age (P = 0.34) and BMI (P = 0.49) on EF improvement are not well understood. The difference between those with initial high blood pressure and those without (P = 0.12), although not significantly different. Although serum calcium levels (P = 0.74) were normal, elevated sodium and potassium levels (P = 0.05) were shown to be associated with lower EF improvement. The concentrations of sodium and potassium in the blood were found to have a P value of 0.07. Conclusion: After PCI, patients with AMI have a better prognosis if they are older and have a normal BMI; nonetheless, greater blood sodium and potassium levels have a worse prognosis. Key words: Acute Myocardial Infarction; Percutaneous Intervention; Ejection Fraction; Serum Electrolytes
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».