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Enregistrement W2086023854 · doi:10.1164/rccm.201104-0662ci

Intensive Care Unit Management of Patients with Severe Pulmonary Hypertension and Right Heart Failure

2011· review· en· W2086023854 sur OpenAlexaff
Marius M. Hoeper, John Granton

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care unitPulmonary hypertensionHeart failureRight heart failureIntensive care medicineIntensive careCardiologyRight heartInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite advances in medical therapies, pulmonary arterial hypertension (PAH) continues to cause significant morbidity and mortality. Although the right ventricle (RV) can adapt to an increase in afterload, progression of the pulmonary vasculopathy that characterizes PAH causes many patients to develop progressive right ventricular failure. Furthermore, acute right ventricular decompensation may develop from disorders that lead to either an acute increase in cardiac demand, such as sepsis, or to an increase in ventricular afterload, including interruptions in medical therapy, arrhythmia, or pulmonary embolism. The poor reserve of the right ventricle, RV ischemia, and adverse right ventricular influence on left ventricular filling may lead to a global reduction in oxygen delivery and multiorgan failure. There is a paucity of data to guide clinicians caring for acute right heart failure in PAH. Treatment recommendations are frequently based on animal models of acute right heart failure or case series in humans with other causes of pulmonary hypertension. Successful treatment often requires that invasive hemodynamics be used to monitor the effect of strategies that are based primarily on biological plausibility. Herein we have developed an approach based on the current understanding of RV failure in PAH and have attempted to develop a treatment paradigm based on physiological principles and available evidence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations309
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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