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Enregistrement W4223425082 · doi:10.1016/j.xjon.2022.02.028

Invasive and noninvasive cardiovascular monitoring options for cardiac surgery

2022· editorial· en· W4223425082 sur OpenAlex
Dominic P. Recco, Nathalie Roy, Alexander J. Gregory, Kevin W. Lobdell

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJTCVS Open · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensUniversity of CalgaryLibin Cardiovascular Institute of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary artery catheterCardiac surgerySeptic shockIntensive care medicineSurgeryCardiologyCardiac outputSepsisHemodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart disease is the most common cause of death in the United States, with more than 655,000 deaths in the 2018 Centers for Disease Control and Prevention report. Surgical treatment of heart disease is common, expensive, and greater risk than many other surgical endeavors. Cardiovascular monitoring is an important process within this complex clinical setting that requires careful consideration of the patient and the clinical team, as well as the institutional resources to optimize a precise and personalized approach. A comprehensive evaluation of monitoring must consider patient anatomy and cardiopulmonary physiology, hemodynamic and physiologic goals, the phases of care, direct and indirect costs, and operational considerations such as duration of monitoring, therapeutic protocols, and team expertise. Invasive monitoring is a universally accepted component of cardiac surgical perioperative care, but there remain unresolved controversies as to the optimal monitoring strategies to optimize efficacy and efficiency. One of the long-standing controversies is the use of a pulmonary artery catheter (PAC) versus other monitoring alternatives (Figure

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,282 · 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