Myocardial Performance Index as Predictor of Adverse Outcomes Following Mitral Valve Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Aims: We aim to determine whether the myocardial performance index, will be a good predictor of adverse outcomes following mitral valve surgery. Method: We prospectively measured pre-operative myocardial performance index in 22 consecutive patients, with moderate to severe mitral insufficiency, undergoing corrective mitral valve surgery. The primary endpoint was predefined as either peri-operative death or congestive heart failure. Results: The primary endpoint occurred in nine patients. Five of the six patients with myocardial performance index ≥0·7 had primary endpoints. Chi-square testing demonstrated that the primary endpoint was significantly associated with advanced age (≥70 years) and myocardial performance index ≥0·7 ( P =0·003 and 0·01 respectively). There was a trend towards significant association of depressed left ventricle ejection fraction (left ventricle ejection fraction ≤40%) and the primary endpoint ( P =0·09). Although left ventricle ejection fraction ≤40% was more sensitive in predicting the primary endpoint, it has lower specificity, accuracy and predictive values than myocardial performance index ≥0·7. Conclusion: Our results suggest that myocardial performance index is a potentially useful predictor of increased risk of peri-operative death or congestive heart failure, in patients with moderate–severe mitral insufficiency undergoing corrective mitral valve surgery. In conjunction with left ventricle ejection fraction, it may be helpful in the pre-operative prognostication of these patients. Copyright 2002 The European Society of Cardiology, Published by Elsevier Science Ltd. All rights reserved.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».