Posterior left pericardiotomy: what is the advantage in cardiac surgery?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Postoperative atrial fibrillation (POAF) is the most common complication following cardiac surgery and is associated with prolonged in-hospital stay and increased costs, morbidity (including stroke and heart failure) and mortality. Posterior pericardiotomy (PP) is a surgical intervention aimed at draining the pericardium into the left pleural cavity to reduce POAF occurrence. This review summarizes the current evidence on the use of PP and highlights future perspectives for clinical research. METHODS: The present work is a narrative review, a systematic literature search was therefore not performed. After collegial discussion, the most relevant papers as per the authors' opinion were selected and formed the basis of the present review. RESULTS: Several studies support the hypothesis that PP decreases the incidence of POAF, pericardial effusion and cardiac tamponade after cardiac surgery. Although an increased incidence of pleural effusion has been reported after PP, this finding does not translate into increased pulmonary complications. Whether the systematic use of PP during cardiac surgery improves long-term outcomes is unclear. CONCLUSIONS: PP is a simple and safe technique that holds the potential to positively impact cardiac surgical patients' postoperative course. The results of upcoming, multicentre trials will help shed definitive light on this topic.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».