Sudden cardiac death in congenital heart disease
Notice bibliographique
Résumé
Sudden cardiac death (SCD) accounts for up to 25% of deaths in patients with congenital heart disease (CHD). To date, research has largely been driven by observational studies and real-world experience. Drawbacks include varying definitions, incomplete taxonomy that considers SCD as a unitary diagnosis as opposed to a terminal event with diverse causes, inconsistent outcome ascertainment, and limited data granularity. Notwithstanding these constraints, identified higher-risk substrates include tetralogy of Fallot, transposition of the great arteries, cyanotic heart disease, Ebstein anomaly, and Fontan circulation. Without autopsies, it is often impossible to distinguish SCD from non-cardiac sudden deaths. Asystole and pulseless electrical activity account for a high proportion of SCDs, particularly in patients with heart failure. High-quality cardiopulmonary resuscitation is essential to improve outcomes. Pulmonary hypertension and CHD complexity are associated with lower likelihood of successful resuscitation. Risk stratification for primary prevention implantable cardioverter-defibrillators (ICDs) should consider the probability of SCD due to a shockable rhythm, competing causes of mortality, complications of ICD therapy, and associated costs. Risk scores to better estimate probabilities of SCD and CHD-specific guidelines and consensus-based recommendations have been proposed. The subcutaneous ICD has emerged as an attractive alternative to transvenous systems in those with vascular access limitations, prior device infections, intra-cardiac shunts, or a Fontan circulation. Further improving SCD-related outcomes will require a multidimensional approach to research that addresses disease processes and triggers, taxonomy to better reflect underlying pathophysiology, high-risk features, early warning signs, access to high-quality cardiopulmonary resuscitation and specialized care, and preventive therapies tailored to underlying mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».