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Enregistrement W4308490528 · doi:10.1016/j.jacadv.2022.100120

Advances in the Staging and Phenotyping of Cardiogenic Shock

2022· article· en· W4308490528 sur OpenAlexaff
Jacob C. Jentzer, Corbin Rayfield, Sabri Soussi, David D. Berg, Jason Kennedy, Shashank S. Sinha, David A. Baran, Emily Brant, Alexandre Mebazaa, Filio Billia, Navin K. Kapur, Timothy D. Henry, Patrick R. Lawler

Notice bibliographique

RevueJACC Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiogenic shockRisk stratificationIntensive care medicineMedicineContext (archaeology)Staging systemSeptic shockConcomitantHemodynamicsCardiologyInternal medicineMyocardial infarctionSepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiogenic shock (CS) is a heterogeneous syndrome reflecting a broad spectrum of shock severity, diverse etiologies, variable cardiac function, different hemodynamic trajectories, and concomitant organ dysfunction. These factors influence the clinical presentation, management, response to therapy, and outcomes of CS patients, necessitating a tailored approach to care. To better understand the variability inherent to CS populations, recent algorithms for staging the severity of CS have been described and validated. This paper is part 1 of a 2-part state-of-the-art review. In this first article, we consider the context for clinical staging and stratification in CS with a focus on established severity staging systems for CS and their use for risk stratification and clinical care. We describe the use of staging for predicting outcomes in populations with or at risk for CS, including risk modifiers that provide more nuanced risk stratification, and highlight how these approaches may allow individualized care.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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