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Enregistrement W2763672930 · doi:10.1093/eurheartj/ehx504.p3263

P3263North American compliance with the shock reduction programming recommendations

2017· article· en· W2763672930 sur OpenAlexaffabout
Matthew T. Bennett, J.G. Andrade, Jessica Koehler, K. Nathan, Nathaniel M. Hawkins, H. McNish, Andrea M. Russo, Andrew D. Krahn

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCompliance (psychology)Shock (circulatory)Reduction (mathematics)Intensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Implantable cardioverter defibrillator (ICD) shock reduction programming, through increasing the number of intervals needed to detect (NID) and decreasing the treatment and SVT discrimination zone cycle lengths, is recommended to reduce both inappropriate shocks and heart failure hospitalizations with no increase in syncope. We sought to evaluate whether programming practices have changed over time or differ by region or clinic size. Methods: All patients implanted between 2006–2016 with Secura, Virtuoso and Protecta single or dual chamber ICDs from North America followed through remote monitoring surveillance (CARELINK) were included. Data was accessed 11–29–16. The percentage of ICDs programmed to NID ≥30/40 in the VF zone at their most recent and initial CARELINK transmission was documented. This percentage was then stratified by implant year, region (each Canadian Province and Midwest, South, West and New England in the United States), and number of patients per clinic enrolled in CARELINK. Results: 21,556 of the 68,869 (31.3%) patients from 3388 clinics were programmed to an NID ≥30/40 from the most recent remote transmission. The percentage of ICDs programmed to an NID ≥30/40 increased incrementally dependent on implant year (figure). The proportion of ICDs with the NID programmed ≥30/40 differed significantly by region ranging from 25% to 79%. There was no relationship between the number of patients enrolled in CARELINK in each specific clinic and the percentage of patients with an NID ≥30/40.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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