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Enregistrement W3123452897 · doi:10.1002/ehf2.13180

Cardiogenic Shock Teams and Centres: A Contemporary Review of Multidisciplinary Care for Cardiogenic Shock

2021· review· en· W3123452897 sur OpenAlexaff
Nima Moghaddam, Sean van Diepen, Derek So, Patrick R. Lawler, Christopher B. Fordyce

Notice bibliographique

RevueESC Heart Failure · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity of OttawaUniversity of Alberta HospitalUniversity of AlbertaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiogenic shockMedicineMultidisciplinary approachIntensive care medicineSpecialtyRevascularizationIdentification (biology)Multidisciplinary teamMedical emergencyNursingMyocardial infarctionFamily medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiogenic shock (CS) portends high morbidity and mortality in the contemporary era. Despite advances in temporary mechanical circulatory supports (MCS), their routine use in CS to improve outcomes has not been established. Delays in diagnosis and timely delivery of care, disparities in accessing adjunct therapies such revascularization or MCS, and lack of a systematic approach to care of CS contribute to the poor outcomes observed in CS patients. There is growing interest for developing a standardized multidisciplinary team-based approach in the management of CS. Recent prospective studies have shown feasibility of CS teams in improving survival across a spectrum of CS presentations. Herein, we will review the rationale for CS teams focusing on evidence supporting its use in streamlining care, optimizing revascularization strategies, and patient identification and MCS selection. The proposed structure and flow of CS teams will be outlined. An in-depth analysis of four recent studies demonstrating improved outcomes with CS teams is presented. Finally, we will explore potential implementation hurdles and future directions in refining and widespread implementation of dedicated cross-specialty CS teams.

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)0,009
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations115
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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