Presentation and Outcomes of Patients With Preoperative Critical Illness Undergoing Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the prevalence and post-surgical outcomes associated with cardiac intensive care unit (CICU) therapeutics among CICU patients referred for cardiac surgery. OBJECTIVES: The purpose of this study was to investigate the clinical characteristics and outcomes of CICU patients referred for cardiac surgery from the intensive care unit. METHODS: We analyzed characteristics and outcomes of CICU admissions referred from the CICU for cardiac surgery during 2017 to 2020 across 29 centers. The primary outcome was in-hospital mortality. RESULTS: Among 10,321 CICU admissions, 887 (8.6%) underwent cardiac surgery, including 406 (46%) coronary artery bypass graftings, 201 (23%) transplants or ventricular assist devices, 171 (19%) valve surgeries, and 109 (12%) other procedures. Common indications for CICU admission included shock (33.5%) and respiratory insufficiency (24.9%). Preoperative CICU therapies included vasoactive therapy in 52.2%, mechanical circulatory support in 35.9%, renal replacement in 8.2%, mechanical ventilation in 35.7%, and 17.5% with high-flow nasal cannula or noninvasive positive pressure ventilation. In-hospital mortality was 11.7% among all CICU admissions and 9.1% among patients treated with cardiac surgery. After multivariable adjustment, pre-op mechanical circulatory support and renal replacement therapy were associated with mortality, while respiratory support and vasoactive therapy were not. CONCLUSIONS: Nearly 1 in 12 contemporary CICU patients receive cardiac surgery. Despite high preoperative disease severity, CICU admissions undergoing cardiac surgery had a comparable mortality rate to CICU patients overall; highlighting the ability of clinicians to select higher acuity patients with a reasonable perioperative risk.
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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 ».