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Enregistrement W2409522351 · doi:10.1097/hco.0000000000000247

Cardiovascular implantable electronic device lead extraction

2015· review· en· W2409522351 sur OpenAlexaff
Mouhannad M. Sadek, William Goldstein, Andrew E. Epstein, Robert D. Schaller

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLead (geology)PopulationPerforationIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Cardiovascular implantable electronic devices are widely used to treat symptomatic arrhythmias, prevent sudden cardiac death, and improve symptoms and cardiac function. Continued population growth and expanding indications have resulted in a progressive increase in the number of cardiovascular implantable electronic device implantations. Mirroring this growth, an increasing number of leads require removal because of a variety of indications. Transvenous lead extraction continues to evolve with better techniques and risk-management strategies. This review highlights the indications, techniques, procedural outcomes, and future directions of arrhythmia device management and extraction. RECENT FINDINGS: Indications for extractions are reviewed in light of newly published data. Same day contralateral reimplantation has been shown to be safe in patients with localized pocket infection. Alternative extraction techniques, utilizing the femoral and internal jugular veins, provide additional routes for device removal as stand-alone procedures or in cases of difficult extraction via the subclavian vein. Preprocedural imaging to identify adherence sites and cardiac perforation can help to reduce complications. Routine capsulectomy at generator change does not seem to reduce the risk of device infection, and multiple trials are underway to assess other methods of reducing infections as part of a lead management strategy. SUMMARY: Improvement in technology, alternative routes of extraction and preprocedural imaging continue to add to procedural efficacy and reduce complication rates of lead extraction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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