Trends in postcoronary artery bypass graft sternal wound dehiscence in a provincial population
Notice bibliographique
Résumé
Background It appears that the medical profile of patients undergoing coronary artery bypass graft (CABG) surgery has changed. The impact of this demographic shift on CABG outcomes, such as sternal wound dehiscence, is unclear. Objectives To quantify the incidence and trends of sternal wound dehiscence, quantify the demographic shift of those undergoing CABG and identify patient factors predictive of disease. Methods A prospective analysis was performed on a historical cohort of consecutive patients who underwent CABG (without valve replacement) in Alberta between April 1, 2002 and November 30, 2009. The incidence and trends of sternal wound dehiscence were determined. In addition, the trend of the mean Charlson index score and European System for Cardiac Operative Risk Evaluation (EuroSCORE) (capturing patient comorbidities) was analyzed. Univariable analysis and multivariable models were performed to determine factors predictive of wound dehiscence. Results A total of 5815 patients underwent CABG during the study period. The incidence proportion of sternal wound dehiscence in Alberta was 1.86% and the incidence rate was 1.98 cases per 100 person-years. Although both the EuroSCORE and Charlson scores significantly increased over the study period, the incidence of sternal wound dehiscence did not change significantly. Factors predictive of sternal wound dehiscence were diabetes (OR 2.97 [95% CI 1.73 to 5.10]), obesity (OR 1.55 [95% CI 1.05 to 2.27]) and female sex (OR 1.90 [95% CI 1.26 to 2.87]). Conclusions The incidence proportion of sternal wound dehiscence in Alberta was comparable with the incidence previously published in the literature. While patients undergoing CABG had worsening medical profiles, the incidence of sternal wound dehiscence did not appear to be increasing significantly.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».