OR6-4 | Gender Disparities in Temporary Mechanical Circulatory Support in Patients with Acute Myocardial Infarction and Cardiogenic Shock
Notice bibliographique
Résumé
include advanced age, chronic kidney disease, contrast volume, history of congestive heart failure, and cardiogenic shock.There is a paucity of data in regard to long-term data for patients with AKI-post PCI and hence we report ten years follow up of patients who developed AKI after undergoing PCI at the Mayo Clinic.Methods: The Mayo Clinic PCI registry includes demographic, clinical, procedural, and angiographic data on all patients undergoing PCI.AKIpost PCI was defined change in serum creatinine by !0.3 mg/dl or an increase >1.5 the value at admission.(7) The exclusion criteria for this study were patients on renal replacement therapy before the procedure.Based on this we divided the data into two cohorts one with AKIpost PCI and the other who did not develop AKI.Continuous variables were presented as mean (SD) or median (IQR) and discrete variables were presented as frequency (percentage).We performed univariate and multivariable cause-specific Cox proportional hazards models were fit to examine the effect of AKI-post PCI on the outcome of interest.Results: Out of 7,869 patients 699 (8.9%) developed AKI-post PCI and 71 (0.9%) patients needed haemodialysis.After multivariant analysis, AKI-post PCI was related with an amplified risk of MACE (hazard ratio (HR): 1.73; 95% confidence interval (CI): 1.55 -1.93) (Table 1,Figure).AKI-post PCI was associated with over a twofold elevated risk of allcause mortality with an adjusted HR of 2.13 (95% CI: 1.89 -2.41) and the risk of cardiac mortality was nearly three times (adjusted HR: 2.85; 95% CI: 2.26 -3.60).The rate of repeat revascularization was also found to have an elevated risk(adjusted HR: 1.32; 95% CI: 1.55 -1.93) in the AKI-post PCI cohort.Conclusions: The impact of AKI-post PCI is substantial and is associated poor outcomes even at ten years of follow up.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».