Resource and Infrastructure-Appropriate Management of ST-Segment Elevation Myocardial Infarction in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
The 143 low- and middle-income countries (LMICs) of the world constitute 80% of the world's population or roughly 5.86 billion people with much variation in geography, culture, literacy, financial resources, access to health care, insurance penetration, and healthcare regulation. Unfortunately, their burden of cardiovascular disease in general and acute ST-segment-elevation myocardial infarction (STEMI) in particular is increasing at an unprecedented rate. Compounding the problem, outcomes remain suboptimal because of a lack of awareness and a severe paucity of resources. Guideline-based treatment has dramatically improved the outcomes of STEMI in high-income countries. However, no such focused recommendations exist for LMICs, and the unique challenges in LMICs make directly implementing Western guidelines unfeasible. Thus, structured solutions tailored to their individual, local needs, and resources are a vital need. With this in mind, a multicountry collaboration of investigators interested in LMIC STEMI care have tried to create a consensus document that extracts transferable elements from Western guidelines and couples them with local realities gathered from expert experience. It outlines general operating principles for LMICs focused best practices and is intended to create the broad outlines of implementable, resource-appropriate paradigms for management of STEMI in LMICs. Although this document is focused primarily on governments and organizations involved with improvement in STEMI care in LMICs, it also provides some specific targeted information for the frontline clinicians to allow standardized care pathways and improved outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».