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Enregistrement W2800080926 · doi:10.1097/mot.0000000000000522

Mechanical circulatory support challenges in pediatric and (adult) congenital heart disease

2018· review· en· W2800080926 sur OpenAlexaff
Martin Schweiger, Angela Lorts, Jennifer Conway

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Organ Transplantation · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensStollery Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineHeart diseaseVentricleDiseasePopulationPediatricsCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Increased miniaturization of ventricular assist devices (VADs) and new mechanical support strategies (MCS) has increased the use of MCS in the pediatric and congenital heart disease (CHD) population. This comes with the need for care providers specialized in this field to determine optimal patient and device selection, and to improve outcomes and decrease complication rates for new innovative strategies. A review of the published literature in this field is timely and relevant. RECENT FINDINGS: There has been a rapid evolution of using adult designed continuous flow VADS to support children and adults with CHD (ACHD). Patient selection for patients with CHD is complex because of patient size and anatomical diversity and, therefore, makes decision-making complex and unique when compared to general adult practice. Outcomes for children depend on size and diagnosis with neonates with single ventricle physiology being the highest risk candidates. This also holds true for ACHD, in which VAD outcomes in patients with two ventricle physiology are comparable to non-ACHD patients. SUMMARY: In children, there is an increased use of continuous flow devices and a growing experience with outpatient management. Patients with CHD especially when associated with single ventricle physiologies, remain a challenge when it comes to MCS/VAD placement but successful durable VAD implantation with discharge home has been reported.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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