European Association of Cardio-Thoracic Surgery (EACTS) expert consensus statement on perioperative myocardial infarction after cardiac surgery
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac surgery may lead to myocardial damage and release of cardiac biomarkers through various mechanisms such as cardiac manipulation, systemic inflammation, myocardial hypoxia, cardioplegic arrest and ischaemia caused by coronary or graft occlusion. Defining perioperative myocardial infarction (PMI) after cardiac surgery presents challenges, and the association between the current PMI definitions and postoperative outcomes remains uncertain. To address these challenges, the European Association of Cardio-Thoracic Surgery (EACTS) facilitated collaboration among a multidisciplinary group to evaluate the existing evidence on the mechanisms, diagnosis and prognostic implications of PMI after cardiac surgery. The review found that the postoperative troponin value thresholds associated with an increased risk of mortality are markedly higher than those proposed by all the current definitions of PMI. Additionally, it was found that large postoperative increases in cardiac biomarkers are prognostically relevant even in absence of additional supportive signs of ischaemia. A new algorithm for PMI detection after cardiac surgery was also proposed, and a consensus was reached within the group that establishing a prognostically relevant definition of PMI is critically needed in the cardiovascular field and that PMI should be included in the primary composite outcome of coronary intervention trials.
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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 | 0,044 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».