SEX-RELATED DIFFERENCES AND SYSTEMIC INFLAMMATORY RESPONSE IN CARDIAC SURGERY AND CARDIOPULMONARY BYPASS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Women experience worse outcome after cardiac surgery, possibly linked to distinct inflammatory patterns. We ascertained how sex affects systemic inflammatory reaction syndrome (SIRS) and outcome in heart surgery patients. Methods: A retrospective evaluation of prospectively collected data from patients who had undergone cardiac surgery from 2018 to 2020 in a single hospital was performed. SIRS was defined as per the American College of Chest Physicians/Society of Critical Care Medicine. Multivariate logistic models were used to identify predictors of SIRS and of a composite outcome including death, transient ischemic attack/stroke, renal replacement therapy, bleeding, postcardiotomy extracorporeal membrane oxygenation or intra-aortic balloon pump, and a ICU stay >96 hours. A structural equation modeling was applied to separate the direct influence of SIRS predictors on the composite outcome from the SIRS-mediated effects. Results: A total of 1,005 consecutive patients were included, 299 (29.8%) were female. SIRS incidence was 28.1%, 128 (12.7%) patients experienced the composite outcome. Female sex was associated with SIRS (OR 1.56; 95% CI 1.12-2.18, p=0.009) and the composite endpoint (OR 1.72; 95% CI 1.10-2.69, p=0.017). Other common predictors were baseline left ventricular impairment and intraoperative hyperlactatemia. SIRS mediated 50.8% of the effect of sex on the outcome, 17.0% of that due to left ventricular dysfunction, and 30.9% of the effect caused by intraoperative hyperlactatemia. Conclusions: Female sex independently predicts postoperative SIRS and poorer outcome. Systemic inflammation, preoperative anemia and procedural hyperlactatemia are key factors in the complex mechanisms through which female sex appears to worsen outcome after cardiac surgery.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».