Lesión miocárdica tras la cirugía no cardiaca : análisis de la cohorte española del estudio VISION /
Notice bibliographique
Résumé
Antecedents: Les complicacions cardiovasculars majors (CCVM) són la principal causa de morbimortalitat en els pacients intervinguts de cirurgia no cardíaca. La complicació més freqüent és la lesió miocàrdia després de la cirurgia no cardíaca (LMCN), definida com qualsevol pic del valor de troponina T (TnT) ≥ 0,03 ng/ml atribuït a isquèmia i que ocorre durant els 30 primers dies de la cirurgia no cardíaca. Objectius: Determinar al nostre entorn la incidència actual de CCVM, comparar la freqüència de complicacions observada amb l'esperada d'acord amb l'índex de risc cardíac revisat (IRCR), determinar els factors predictors independents de LMCN i de mort als 30 dies de la cirurgia i identificar els pacients que presenten un major risc de patir una LMCN. Metodologia: Anàlisi de la informació derivada de la cohort prospectiva multicèntrica internacional VISION (Vascular Events in Noncardiac Surgery Patients Cohort Evaluation), de la qual s'han seleccionat les dades dels dos hospitals espanyols participants. Es van incloure pacients de 45 anys o majors intervinguts de cirurgia no cardíaca programada o urgent i que requerien al menys una nit d'ingrés. Es van fer determinacions de TnT entre les 6 i les 12 hores de la cirurgia i en el primer, segon i tercer dies postoperatoris. L'esdeveniment principal va ser la proporció de CCVM (LMCN , insuficiència cardíaca, ictus, fibril·lació auricular de nova aparició i mort) als 30 dies de la cirurgia. Resultats: Dels 3.629 pacients inclosos, el 7% va presentar al menys una de les CCVM. La mortalitat a 30 dies de la cirurgia en els pacients que van patir alguna CCVM va ser del 12,3%. La freqüència de CCVM va ser més de 6 vegades superior a l'esperada d'acord amb l'IRCR (6,3; IC99%, 5,3-7,5). La lesió miocàrdia va ser la CCVM més freqüent (5%). L'anàlisi de regressió va identificar vuit factors predictors independents de LMCN: la insuficiència renal, el valor d'hemoglobina preoperatori, l'índex de risc cardíac revisat, el tipus de cirurgia (ortopèdica o vascular),la història prèvia de trombosi, la fibril·lació auricular, la malaltia pulmonar obstructiva crònica, i la diabetis. El poder discriminatiu del model mesurat amb la corba ROC va ser bo (Àrea sota la corba=0,832 IC 95% 0,798-0,865). La LMCN va ser el principal factor de risc independent de mort a 30 dies de la cirurgia (OR 4,4; IC 95%, 2,1-9,2). Mitjançant un anàlisi de partició recursiva s'identificaren com a pacients amb major risc de patir una LMCN aquells amb un filtrat glomerular inferior a 44ml/min/1,73m2 i un IRCR superior a II. Conclusions: En pacients adults intervinguts de cirurgia no cardíaca les CCVM són freqüents i s'associen a una substancial mortalitat a 30 dies de la cirurgia. La LMCN és la complicació més freqüent i és un potent predictor independent de mortalitat. Entre els factors de risc de LMCN, el valor d'hemoglobina preoperatori és l'únic modificable. El filtrat glomerular juntament amb l'IRCR identifiquen als pacients amb major risc de patir una LMCN, en aquests pacients s'haurien d'extremar les mesures de vigilància i cura preoperatòries.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».