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Enregistrement W2572882857 · doi:10.1097/hco.0000000000000366

End of life decisions in heart failure

2017· review· en· W2572882857 sur OpenAlexaff
Bilal Ayach, Amrit Malik, Colette Seifer, Shelley Zieroth

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac resynchronization therapyImplantable cardioverter-defibrillatorHeart failureIntensive care medicinePalliative careCardiologyInternal medicineNursingEjection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Heart failure is a significant public health concern around the world. Implantable cardioverter defibrillators with or without cardiac resynchronization therapy (CRT-D) have proven survival benefit. As patients progress to end-stage disease, management shifts to palliative care, and cardiologists are often confronted with how to best manage these devices. RECENT FINDINGS: Studies suggest that up to one-third of patients with an implantable cardioverter defibrillator receive painful shocks in the last 24 h of life. Disabling pacing or resynchronization devices may further weaken the heart function and expedite death, particularly if the patient has no underlying ventricular rhythm. Is it ethical or legal to discontinue functions of the implantable device? The discussion and the decision to be made are whether to continue both pacing and tachyarrhythmia therapies, disable tachyarrhythmia therapies while maintaining pacing, or discontinue both. SUMMARY: The decision to disable all or parts of the device function is ultimately up to the patient. To avoid painful shocks near the end of life, it is recommended that tachyarrhythmia therapies be turned off when the patient is being treated palliatively. After informed discussion, withdrawing the resynchronization or pacing device option is also acceptable if requested by the patient regardless of the potential outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,293
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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