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Hintergrund: Koronare Herzkrankheit ist weltweit die häufigste Ursache für Morbidität und Mortalität. Auch in Indien ist sie das wichtigste Gesundheitsproblem und die häufigste Todesursache. Die koronare Bypass-Operation (CABG) ist der häufigste chirurgische Eingriff bei koronarer Herzkrankheit. Vor der Operation wird eine präoperative Risikostratifizierung durchgeführt, um den Schweregrad der Erkrankung vor der Operation zu kennen. Als wir die Risikostratifizierung postoperativ betrachteten, konnten wir keinen Effekt zwischen den risikostratifizierten Gruppen feststellen. Klinisch fanden wir…mehr

Produktbeschreibung
Hintergrund: Koronare Herzkrankheit ist weltweit die häufigste Ursache für Morbidität und Mortalität. Auch in Indien ist sie das wichtigste Gesundheitsproblem und die häufigste Todesursache. Die koronare Bypass-Operation (CABG) ist der häufigste chirurgische Eingriff bei koronarer Herzkrankheit. Vor der Operation wird eine präoperative Risikostratifizierung durchgeführt, um den Schweregrad der Erkrankung vor der Operation zu kennen. Als wir die Risikostratifizierung postoperativ betrachteten, konnten wir keinen Effekt zwischen den risikostratifizierten Gruppen feststellen. Klinisch fanden wir jedoch signifikante Veränderungen zwischen den Gruppen.Ziel und Zielsetzung: Ziel dieser Studie war es, den Effekt einer präoperativen Risikostratifizierung auf die Phase 1 der kardialen Rehabilitation in Bezug auf kardiale und pulmonale Parameter herauszufinden.Methodik: In diese Längsschnittbeobachtungsstudie wurden insgesamt 109 Probanden einbezogen, die sich einer CABG unterzogen. Die Probanden wurden nach den Kriterien der Risikostratifizierung in drei Gruppen eingeteilt, d.h. niedriges Risiko, mittleres Risiko und hohes Risiko. Hämodynamische Parameter (Herzfrequenz, Atemfrequenz, SpO2, Blutdruck) wurden an den postoperativen Tagen 1, 3, 5& 7 aufgezeichnet, und am 7. postoperativen Tag wurden 6 Minuten Gehstrecke gemessen.
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Autorenporträt
Fue un viaje lleno de exploración de lo que tenía en mí como investigador y me enseñó que, pase lo que pase, el conocimiento siempre prevalece. Me gustaría agradecer al Dr. Abhijit Diwate y al Dr. Arijit das por su implacable guía. También me gustaría agradecer al Dr. Deepak Anap y al Dr. Suvarna Ganvir por su estímulo y ayuda en el trabajo estadístico.