Management of Concomitant Severe Thermal Injury and ST-Elevation Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
Acute coronary thrombosis is a known, but rare, contributor to morbidity and mortality in patients with thermal and electrical injuries. The overall incidence of myocardial infarction among burn patients is 1%, with an in-hospital post-infarction mortality of approximately 67%, whereas the overall mortality rate of the general burn patient population is from 1.4% to 18%. As such, early detection and effective peri-operative management are essential to optimize patient outcomes. Here, we report the details of the management of an adult male patient with a 65% total body surface area severe thermal injury, who developed an ST-elevation myocardial infarction (STEMI) in the resuscitation period. The patient was found to have 100% occlusion of his left anterior descending coronary artery, for which prompt coronary artery stent placement with a drug-eluting stent (DES) was performed. Following stent placement, the patient required dual antiplatelet therapy. The ongoing dual antiplatelet therapy required the development of a detailed peri-operative protocol involving pooled platelets, packed red blood cells, desmopressin (DDAVP™) and intraoperative monitoring of the patient's coagulation parameters with thromboelastography for three staged operative interventions to achieve complete debridement and skin grafting of his burn wounds.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».