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Enregistrement W4417106908 · doi:10.1097/hco.0000000000001271

Sex differences in postoperative outcomes for infective endocarditis

2025· article· en· W4417106908 sur OpenAlexaff
Abigail Greek, Syed M. Ali Hassan, Yazan Saleh, Caroline Goveas, Bobby Yanagawa

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfective Endocarditis Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfective endocarditisComorbidityPerioperativeIntervention (counseling)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Infective endocarditis (IE) remains a prevalent and high-risk condition despite advances in cardiac care. Increasing attention has been directed toward sex-based differences in physiological presentation, disease progression, and surgical management. This review synthesizes evidence on sex-specific differences in IE, with an emphasis on diagnosis, risk factors, disease manifestations, medical management, surgical intervention, and postoperative outcomes. RECENT FINDINGS: While the incidence of IE is more than twice as high in men, women consistently experience worse outcomes. Women present at an older age, with greater comorbidity burden and greater delays in surgical referral. Postoperatively, women are at higher risk of complications - including embolic events, extended ventilation time, and intensive care unit stays - and have significantly higher short-term mortality. Long-term survival is comparable between sexes, suggesting disparities largely influence short-term outcomes. SUMMARY: Awareness of sex-specific differences in risk factors, clinical presentation, intervention bias, complications, and outcomes of IE is essential for optimizing management and equitable care. Further research into sex-based pathophysiology, comorbidity management, and tailored perioperative strategies is critical to advancing patient-centered treatment and optimizing clinical outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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