Sudden Cardiac Death Risk Stratification
Notice bibliographique
Résumé
Arrhythmic sudden cardiac death (SCD) may be caused by ventricular tachycardia/fibrillation or pulseless electric activity/asystole. Effective risk stratification to identify patients at risk of arrhythmic SCD is essential for targeting our healthcare and research resources to tackle this important public health issue. Although our understanding of SCD because of pulseless electric activity/asystole is growing, the overwhelming majority of research in risk stratification has focused on SCD-ventricular tachycardia/ventricular fibrillation. This review focuses on existing and novel risk stratification tools for SCD-ventricular tachycardia/ventricular fibrillation. For patients with left ventricular dysfunction or myocardial infarction, advances in imaging, measures of cardiac autonomic function, and measures of repolarization have shown considerable promise in refining risk. Yet the majority of SCD-ventricular tachycardia/ventricular fibrillation occurs in patients without known cardiac disease. Biomarkers and novel imaging techniques may provide further risk stratification in the general population beyond traditional risk stratification for coronary artery disease alone. Despite these advances, significant challenges in risk stratification remain that must be overcome before a meaningful impact on SCD can be realized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».