Multicenter observational study of patients who underwent cardiac surgery and were hospitalized in an intensive care unit (BraSIS 2): study protocol and statistical analysis plan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The perioperative management of patients undergoing cardiac surgery is highly complex and involves numerous factors. There is a strong association between cardiac surgery and perioperative complications. The Brazilian Surgical Identification Study (BraSIS 2) aims to assess the incidence of death and early postoperative complications, identify potential risk factors, and examine both the demographic characteristics of patients and the epidemiology of cardiovascular procedures. METHODS AND ANALYSIS: BraSIS 2 is a multicenter observational study of patients who undergo cardiac surgery and who are admitted to the intensive care unit. The primary objective is to describe the risk factors and incidence of mortality or severe postoperative complications occurring within the first 3 postoperative days of cardiac surgery or until intensive care unit discharge (whichever event occurs first). Severe postoperative complications include acute myocardial infarction, acute respiratory distress syndrome, cardiorespiratory arrest with return of spontaneous circulation, Kidney Disease Improving Global Outcomes stage ≥ 2, a new surgical approach being conducted in an unscheduled event of urgency or emergency, renal replacement therapy, septic shock, severe bleeding, severe hemodynamic instability, stroke, unplanned reintubation, and unplanned use of a circulatory assistance device. The secondary outcomes include the evaluation of patient characteristics and descriptions of the performed surgeries and administered anesthesia. This study will also assess intraoperative and postoperative complications, as well as risk factors associated with postoperative complications and mortality. We expect to recruit 500 patients from at least 10 Brazilian intensive care units. Trial registration: NCT06154473; partial results.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».