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Enregistrement W4368357972 · doi:10.23736/s0026-4806.23.08474-4

Perioperative cardiac risk reduction in non cardiac surgery

2023· article· en· W4368357972 sur OpenAlexaboutno aff
Bright P. Thilagar, Michael R. MUELLER, Ravindra Ganesh

Notice bibliographique

RevueMinerva Medica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeAnesthesiologyIntensive care medicineRisk assessmentMEDLINECardiac surgeryIdentification (biology)Emergency medicineMedical emergencySurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For patients undergoing nonemergent noncardiac surgery, care must be taken to identify patients at increased risk of major adverse cardiovascular events, as these remain a significant source of perioperative morbidity and mortality. Identification of at-risk patients requires careful attention to risk factors including assessment of functional status, medical comorbidities, and a medication assessment. After identification, to minimize perioperative cardiac risk, care should be taken through a combination of appropriate medication management, close monitoring for cardiovascular ischemic events, and optimization of pre-existing medical conditions. There are multiple society guidelines that aim to mitigate risk of cardiovascular morbidity and mortality in patients undergoing nonemergent noncardiac surgery. However, the rapid evolution of medical literature often creates gaps between the existing evidence and best practice recommendations. In this review, we aim to reconcile the recommendations made in the guidelines from the major cardiovascular and anesthesiology societies from the USA, Canada, and Europe, and to provide updated recommendations based on new evidence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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