Sex-related differences in systemic inflammatory response and outcomes after cardiac surgery and cardiopulmonary bypass
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Differences in inflammatory responses between men and women may contribute to sex disparities in cardiac surgery outcomes. We investigated how sex differences influence systemic inflammatory response syndrome (SIRS) and adverse outcomes after cardiac surgery. METHODS: A single-centre retrospective cohort study of patients undergoing cardiac surgery from 2018 to 2020 was performed. SIRS was defined as per the American College of Chest Physicians/Society of Critical Care Medicine. Predictors of SIRS and composite adverse outcomes (death, transient ischaemic attack/stroke, renal therapy, bleeding, postcardiotomy mechanical circulatory support, prolonged Intensive Care Unit stay) were evaluated using multivariable logistic regression. Mediation effects of SIRS were assessed using structural equation modelling. RESULTS: The cohort included 1005 patients, of whom 299 (29.8%) were women. SIRS occurred in 28.1% of patients, and 12.7% experienced the composite end point. Female sex was significantly associated with SIRS (odds ratio 1.56; 95% confidence interval 1.12-2.18, P = 0.009) and the composite outcome (odds ratio 1.72; 95% confidence interval 1.10-2.69, P = 0.017). Baseline left ventricular dysfunction and intraoperative hyperlactatemia were additional common predictors. SIRS mediated 50.8% of the effect of female sex, 17.0% of left ventricular dysfunction and 30.9% of intraoperative hyperlactatemia on the composite outcome. CONCLUSIONS: Female sex is independently associated with postoperative SIRS and poorer outcomes. Systemic inflammation, preoperative anaemia and procedural hyperlactatemia are potentially modifiable factors in the 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».