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A Review of the Recent Advances of Cardiac Pacemaker Technology in Handling Complications

2022· review· en· W4226198724 sur OpenAlexaff
Megan Lowe, Lily L. Nguyen, Dhiman J. Patel

Notice bibliographique

RevueJournal of Long-Term Effects of Medical Implants · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectQuality of life (healthcare)Cardiac pacemakerPerforationLead (geology)RehabilitationIntensive care medicineCardiologyInternal medicinePhysical therapyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The total number of annual pacemaker implantations continues to grow globally, and help patients with heart rhythm disorders with an improved quality of life and reduced mortality. The first implantable pacemakers appeared in 1965, characterized by their bulkiness, short battery life, and a single pacing mode. Innovation led to the modern pacemaker: a smaller system with improved battery life and capacity, and innovation in lead technology. Certain arrhythmia conditions may also qualify for leadless pacemaker implantation, thus eliminating the spectrum of complications that could occur with leads. Adverse events can be divided into acute (perforation, lead dislodgement, infection) and long-term (lead fractures, device infection, insulation failure). Traditional long-term complications with leads occur in 10% of patients, compared with device-related adverse effects observed in 6.7% of leadless pacemakers. Furthermore, cardiac pacemaker implantation results in quality of life improvements across all age groups. Large cardiac rehabilitation studies have demonstrated the effectiveness of exercise in reducing the physical complications involved with pacemaker implantation. Of the three randomized controlled trials examined, all of them reported some benefit of exercise in the intervention group compared with the control. The following review aims to discuss the multitude of pacemaker options potentially available for the clinician, complications, their course of management, and the path forward with innovations arising out of previous research within the field.

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 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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,365 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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