Anestesia cardiovascular en cirugía no cardiaca
Bibliographic record
Abstract
La valoración clínica sigue siendo uno de los pilares fundamentales en la evaluación del riesgo anestésico-quirúrgico. Los scores de riesgo para la evaluación cardiovascular y cirugía no cardíaca se basan tradicionalmente en la exclusión de condiciones cardíacas activas, la determinación del riesgo de cirugía, la capacidad funcional del paciente y la presencia de factores de riesgo cardíaco. En las últimas décadas, nuevas guías incorporan una asociación entre los biomarcadores cardiacos y los eventos cardiacos adversos. Para el manejo de pacientes coronarios en tratamiento antiagregante doble, derivados a cirugía no cardiaca, hay que considerar el riesgo de trombosis del stent, las consecuencias de retrasar el procedimiento quirúrgico y el aumento del riesgo de hemorragia. Hasta la fecha no existe evidencia acerca de cuál es el mejor manejo anestésico que disminuya las complicaciones cardiovasculares perioperatorias en este grupo de pacientes. Este artículo, hace referencia a las diferencias de la valoración preoperatoria para cirugía no cardiaca incorporados en las guías del American College of Cardiology, la American Heart Association, la European Society of Cardiology y la Canadian Cardiovascular Society. Algunas consideraciones acerca del manejo de pacientes coronarios, terapia antiplaquetaria dual y eventuales complicaciones. Se incluyen algunas estrategias farmacológicas, así como consideraciones específicas para el perioperatorio, con el fin de reducir morbilidad de origen cardiovascular.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".