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Enregistrement W4309024934 · doi:10.4244/aij-d-22-00021

Clinical expert consensus document on the use of percutaneous left ventricular assist devices during complex high-risk PCI in India using a standardised algorithm

2022· review· en· W4309024934 sur OpenAlexaff
Rajiv Tayal, Sanjog Kalra, Ashok Seth, Praveen Chandra, Sumit Sohal, Kirti Punamiya, Ravinder Singh Rao, Vishal Rastogi, P.L.N. Kapardhi, Sanjeev Sharma, Prathap Kumar, Jaspal Arneja, Rony Mathew, Dilip Kumar, Nandhini Mahesh, Vijay Trehan

Notice bibliographique

RevueAsiaIntervention · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpellaPercutaneous coronary interventionConventional PCIMedicineCardiogenic shockHealth careIntensive care medicinePercutaneousMedical emergencyRisk analysis (engineering)CardiologySurgeryMyocardial infarctionEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade, percutaneous left ventricular assist devices (pLVAD), such as the Impella microaxial flow pump (Abiomed), have been increasingly used to provide haemodynamic support during complex and high-risk revascularisation procedures to reduce the risk of intraprocedural haemodynamic compromise and to facilitate complete and optimal revascularisation. A global consensus on patient selection for the use of pLVADs, however, is currently lacking. Access to these devices is different across the world, thus, individual health care environments need to create and refine patient selection paradigms to optimise the use of these devices. The Impella pLVAD has recently been introduced in India and is being used in several centres in the management of high-risk percutaneous coronary intervention (PCI) and cardiogenic shock. With this increasing utilisation, there is a need for a standardised evaluation protocol to guide Impella use that factors in the unique economic and infrastructural characteristics of India's health care system to ensure that the needs of patients are optimally managed. In this consensus document, we present an algorithm to guide Impella use in Indian patients: to establish a standardised patient selection and usage paradigm that will allow both optimal patient outcomes and ongoing data collection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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