The importance of a comprehensive evaluation of survivors of cardiac arrest
Notice bibliographique
Résumé
This editorial refers to ‘Characteristics and clinical assessment of unexplained sudden cardiac arrest in the real-world setting: focus on idiopathic ventricular fibrillation’†, by V. Waldmann et al., on page 1981. In the absence of structural heart disease, an apparently unexplained cardiac arrest includes an eclectic compilation of latent causes, including long QT syndrome, Brugada syndrome, early repolarization syndrome, and several structural causes. After comprehensive assessment, about half of patients with unexplained cardiac arrest will have a specific aetiology identified, with the remaining indeterminate cases labelled ‘idiopathic ventricular fibrillation’ (IVF).1 In this issue of the journal, Waldmann et al. report the medical evaluation and outcomes among a Parisian cohort of 717 cardiac arrest survivors, focusing on those patients who remained undiagnosed after diagnostic testing.2 Among patients labeled IVF (49 patients), only 16% received a comprehensive assessment, defined as cardiac magnetic resonance (CMR), ergonovine challenge, and pharmacological testing. Although most patients underwent CMR (82%), genetic testing was performed in less than one-fifth and exercise testing in less than one-tenth of individuals. Importantly, family screening occurred in less than a quarter of patients. The authors’ findings highlight the importance of a comprehensive systematic evaluation of cardiac arrest survivors, and gaps in the current delivery of guideline-directed unexplained cardiac arrest assessment.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,019 |
| 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 ».