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Enregistrement W4294376335 · doi:10.1161/jaha.122.025572

Incidence and Predictors of Adverse Events Among Initially Stable ST‐Elevation Myocardial Infarction Patients Following Primary Percutaneous Coronary Intervention

2022· article· en· W4294376335 sur OpenAlexaffabout
Jaihoon Amon, Graham C. Wong, Terry Lee, Joel Singer, John A. Cairns, Jay Shavadia, Christopher B. Granger, Kenneth Gin, Tracy Y. Wang, Sean van Diepen, Christopher B. Fordyce

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesVancouver General HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiogenic shockMyocardial infarctionInternal medicinePercutaneous coronary interventionCardiologyStroke (engine)Atrial fibrillationHeart failureKidney diseaseAdverse effectPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cardiac intensive care units were originally created in the prerevascularization era for the early recognition of ventricular arrhythmias following a myocardial infarction. Many patients with stable ST-segment-elevation myocardial infarction (STEMI) are still routinely triaged to cardiac intensive care units after a primary percutaneous coronary intervention (pPCI), independent of clinical risk or the provision of critical care therapies. The aim of this study was to determine factors associated with in-hospital adverse events in a hemodynamically stable, postreperfusion population of patients with STEMI. Methods and Results Between April 2012 and November 2019, 2101 consecutive patients with STEMI who received pPCI in the Vancouver Coastal Health Authority were evaluated. Patients were stratified into those with and without subsequent adverse events, which were defined as cardiogenic shock, in-hospital cardiac arrest, stroke, re-infarction, and death. Multivariable logistic regression models were used to determine predictors of adverse events. After excluding patients presenting with cardiac arrest, cardiogenic shock, or heart failure, the final analysis cohort comprised 1770 stable patients with STEMI who had received pPCI. A total of 94 (5.3%) patients developed at least one adverse event: cardiogenic shock 55 (3.1%), in-hospital cardiac arrest 42 (2.4%), death 28 (1.6%), stroke 21 (1.2%), and re-infarction 5 (0.3%). Univariable predictors of adverse events were older age, female sex, prior stroke, chronic kidney disease, and atrial fibrillation. There was no significant difference in reperfusion times between those with and without adverse events. Following multivariable adjustment, moderate to severe chronic kidney disease (creatinine clearance <44 mL/min; 13% of cohort) was associated with adverse events (odds ratio 2.24 [95% CI, 1.12-4.48]) independent of reperfusion time, age, sex, smoking status, hypertension, diabetes, and prior myocardial infarction/PCI/coronary artery bypass grafting. Conclusions Only 1 in 20 initially stable patients with STEMI receiving pPCI developed an in-hospital adverse event. Moderate to severe chronic kidney disease independently predicted the risk of future adverse events. These results indicate that the majority of patients with STEMI who receive pPCI may not require routine admission to a cardiac intensive care unit following reperfusion.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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