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Enregistrement W7020525334

L’impact neurologique de la sténose carotidienne chez les patients subissant une chirurgie cardiaque sous circulation extra-corporelle

2019· other· fr· W7020525334 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2019
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronary heart diseaseComplicationStenosisPulmonary hypertension
DOInon disponible

Résumé

CONTEXTE : L’accident vasculaire cérébral (AVC) est une complication péri-opératoire redoutable des chirurgies cardiaques. En période post-opératoire, le risque neurologique attribué à la sténose carotidienne des patients devant subir une chirurgie cardiaque sous circulation extra-corporelle (CEC) demeure cependant méconnu. L’objectif de cette étude est donc d’évaluer l’association entre l’incidence d’AVC et d’ICT post-opératoires et la maladie carotidienne selon les diverses caractéristiques de la sténose (degré, latéralité et symptomatologie associée).
\nOBJECTIFS : Nous avons effectué une étude rétrospective de cohorte incluant les patients ayant subi une chirurgie cardiaque sous CEC à l’Institut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de Québec entre janvier 2002 et mars 2018. Les variables pré-, per- et post-opératoires ont été recueillies à l’aide de la banque de données de l’établissement ainsi qu’à l’aide des dossiers. Une analyse univariée et une régression logistique multivariée par approche Stepwise furent effectuées.
\nRÉSULTATS : Au total, 26,845 patients respectant les critères d’inclusion ont subi une chirurgie cardiaque sous CEC à l’IUCPQ entre janvier 2002 et mars 2018. Parmi ces patients, 625 (2.38%) présentaient une sténose carotidienne (SC) de ≥50% unilatérale ou bilatérale. L’analyse multivariée démontre que chaque degré de sévérité (50-79%, 80-99%, 100%) de la sténose carotidienne représente un facteur de risque indépendant d’AVC et/ou d’ICT post-opératoires. On observe une association positive entre le degré de sévérité de la sténose carotidienne et l’incidence d’AVC et/ou d’ICT post-opératoire : SC 80-99% (10.2%) vs SC 50-79% (5.5%). Ni la latéralité (p=0.5488) de la sténose carotidienne ou la symptomatologie (p=0.1302) n’ont démontré d’association significative avec le risque neurologique post-opératoire.
\nCONCLUSION : Ces résultats démontrent que la sténose carotidienne est un facteur de risque indépendant d’AVC et/ou d’ICT post-opératoire. Il y a également une association positive entre le degré de sévérité de la sténose carotidienne et l’incidence des évènements neurologiques post-opératoire. Ce potentiel lien de cause à effet serait à explorer dans une étude prospective ultérieure.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : french · poids de sondage : 1554.47 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Retrospective cohort on carotid stenosis and neurological outcomes after cardiac surgery; a clinical risk question.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

The study examines neurological risks associated with carotid stenosis during cardiac surgery, not research practice.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Clinical cohort study of carotid stenosis and postoperative stroke risk; surgical outcomes domain.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
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