Abstract P579: Predictors of Cardiogenic Shock Among Patients With Alcohol Abuse Undergoing SAVR in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: While alcohol is a modifiable cause of cardiac complications, its use is on the rise. We sought to understand the predictors of cardiogenic shock (CS) among patients with a history of alcohol abuse undergoing surgical aortic valve replacement (SAVR). Hypothesis: We assessed the hypothesis that patients with alcohol abuse undergoing SAVR have various predictors of CS during hospitalization. Method: We retrospectively analyzed cases of SAVR among those with a diagnosis of alcohol abuse from the 2019 National Inpatient Sample. Logistic models helped find the adjusted odds ratio (aOR) of CS. Results: In total, 1980 patients with alcohol abuse underwent SAVR, and 10.9% (215 cases) reported an episode of CS. Blacks (aOR 2.553, CI 1.354-4.814, p=0.004) and races other than White, Black, or Hispanic (aOR 3.136, CI 1.29-7.62, p=0.012) showed higher odds of CS compared to Whites. While Medicare covered the highest proportion of CS patients (39.5%), Medicaid beneficiaries were least likely to develop CS (aOR 0.241, CI 0.132 -0.442, p<0.01) compared to those on Medicare. Our study also found that patients with anemia (aOR 10.317, CI 5.234-20.334, p<0.01), acute kidney injury (aOR 3.921, CI 2.54-6.052, p<0.01), and cirrhosis (aOR 4.587, CI 2.719-7.736, p<0.01), had higher odds of reporting CS. However, those with underlying obesity (aOR 0.237, CI 0.126-0.447, p<0.01), diabetes mellitus (aOR 0.344, CI 0.197-0.602, p<0.01), and hypertension (aOR 0.436, CI 0.264-0.721, p<0.01) were less likely to do so. Unfortunately, 25 patients with CS (11.6%) did not survive their hospitalization (aOR 13.771, 95% CI 5.526-34.317, p<0.01). Conclusion: In our analysis, we found that anemia, acute kidney injury, cirrhosis, Black race, and Races other than Black, White or Hispanic are possibly linked to a higher incidence of CS, while obesity, diabetes mellitus, hypertension, and being a Medicaid beneficiary are associated with a lower incidence of CS. Further studies and changes in protocols may help identify them early and improve outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».