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Enregistrement W7120378435

Risk prediction in cardiac surgery and reference values of inflammatory indexes derivated from blood cell count

2024· dissertation· pt· W7120378435 sur OpenAlexfundno aff
A Rödel

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2024
Typedissertation
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Laboratory of Pattern RecognitionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCanadian Cardiovascular Society
Mots-clésCardiac surgerySubclinical infectionPredictive valuePopulationCardiopulmonary bypassSystemic inflammationPredictive value of tests
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac surgery with cardiopulmonary bypass is a treatment option for severe and selected cases of heart disease. Before indicating surgery, it is essential to correctly estimate the individual surgical risk, which currently uses a complex score that uses multiple clinical, laboratory and imaging variables. Current literature has focused on easily calculated mathematical ratios based on blood counts that represent a subclinical inflammatory state. The neutrophil-lymphocyte ratio (NLR) is one of these indices and has already demonstrated good predictive value of risk in several clinical oncological, cardiovascular and surgical contexts. The other indices (DNLR: derived NLR, LMR: lymphocyte-monocyte ratio, MLR: monocyte-lymphocyte ratio, PLR: platelet-lymphocyte ratio, NLPR: neutrophil-platelet-lymphocyte ratio, SII: systemic inflammatory index, SIRI: systemic inflammatory reaction index and AISI: aggregate systemic inflammation index) are still being investigated in increasing studies, with some divergent results or restricted to subtypes of cardiac surgeries. Their reference values (RV) also have previous publications using non-standardized determination methods or with diverse populations. The first part of this study determined the RV of these indices using a method recommended in a healthy population of 197 individuals, namely: PLR (56.07 - 187.49), NLR (0.79 - 3.66), LMR (2.04 - 9.35), SII (141.05 - 939.29), SIRI (0.28 - 1.36) and AISI (55.99 - 690.48). The second stage of this study evaluated the role of these ratios in predicting death and complications in 444 patients undergoing cardiac surgery with CPB, focusing on new ratios not yet studied in this context. With the exception of PLR, all indices were predictors of in-hospital death, with greater accuracy for NLR, NLPR and DNLR. With better accuracy for NLR, NLPR and DNLR. For survivors, these three indices were also shown to be predictors of adverse postoperative outcomes. All BCCII components correlated with length of hospital stay. Mortality rates were 3-4 times higher above the following values: NLR≥3.66, NLPR≥1.28, DNLR>2.68, MLR≥0.49, SII>939, SIRI≥2.36, and AISI≥690.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2024
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