Do patients at high risk of nonsudden cardiac death benefit from prophylactic ICD therapy?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Randomized controlled trials have established that prophylactic implantable cardioverter defibrillator (ICD) therapy improves survival in patients with reduced left ventricular ejection fraction (LVEF). However, mortality reduction is not uniform across the implanted population and recent data have highlighted the importance of nonsudden cardiac death (non-SCD) risk in predicting benefit from ICD therapy. This review explores the importance of non-SCD risk in patient selection for prophylactic ICD therapy, as well as the proposed approaches to identify potential ICD recipients at high risk of non-SCD. RECENT FINDINGS: Data from randomized controlled trials have demonstrated that patients at high risk of non-SCD do not gain significant survival benefit from prophylactic ICD therapy irrespective of their risk of SCD. A variety of strategies to identify low LVEF patients at high risk of non-SCD have been proposed. These include the use of individual risk markers, such as advanced age and renal dysfunction, the presence of cardiac and noncardiac comorbidities, and the use of more complex risk scores. SUMMARY: Non-SCD risk is an important issue in patient selection for prophylactic ICD therapy. However, the optimal strategy to identify patients at high non-SCD risk is unclear and further research is needed.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».