CArdiovasculaR Outcomes Based Upon EjectIon Systolic TimE in Patients With ST Elevation Myocardial Infarction (ARISE-STEMI) Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite improvements in revascularization, systems of care, and secondary prevention therapies, 30-day mortality rates in patients presenting with ST-elevation myocardial infarction (STEMI) undergoing primary percutaneous coronary intervention (PPCI) remains 4% to 6%. This study aims to investigate the utility of the ejection systolic time (EST) and ejection systolic period (ESP) in identifying high-risk STEMI patients. Methods In this retrospective study, consecutive patients with STEMI undergoing PPCI at a tertiary cardiac center between January 2020 and October 2021 were included. EST and ESP were calculated on the MacLab. Univariable and multivariable Cox regression analysis were used to identify risk predictors. The primary outcome was mortality at 30 days. Results Six hundred forty-one STEMI patients (mean age: 64.4 ± 13.2 years; 182/641 [28.4%] female patients) were recruited. Within 30 days of presentation, 32 patients (5.0%) died, and they were more frequently older, female, and had higher rates of previous stroke, chronic kidney disease, and dialysis use. Patients dying within 30 days had lower EST (0.20 ± 0.04 vs 0.24 ± 0.04 seconds/beat; P < 0.0001) and ESP (17.64 ± 2.66 vs 19.29 ± 2.74 seconds/min; P = 0.004). After multivariable modeling, only EST was a significant predictor of early (<30 days) mortality (hazard ratio 4.5, 95% confidence interval 1.7-12.1; P = 0.003), prolonged in-hospital stay (>4 days), diuretic use, new diagnosis of heart failure, need for intubation or ventilation, and inotrope and/or vasopressor use during the index hospital admission. ESP and EST were not associated with the mortality between 30 days and 1 year. Conclusions A lower EST was associated with mortality at 30 days and in-hospital adverse outcomes. EST may serve as a useful hemodynamic marker to risk-stratify STEMI patients.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».