Clinician and Algorithmic Application of the 2019 and 2022 Society of Cardiovascular Angiography and Intervention Shock Stages in the Critical Care Cardiology Trials Network Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Algorithmic application of the 2019 Society of Cardiovascular Angiography and Intervention (SCAI) shock stages effectively stratifies mortality risk for patients with cardiogenic shock. However, clinician assessment of SCAI staging may differ. Moreover, the implications of the 2022 SCAI criteria update remain incompletely defined. Methods: The Critical Care Cardiology Trials Network is a multicenter registry of cardiac intensive care units (CICUs). Between 2019 and 2021, participating centers (n=32) contributed at least a 2-month snapshot of consecutive medical CICU admissions. In-hospital mortality was assessed across 3 separate staging methods: clinician assessment, Critical Care Cardiology Trials Network algorithmic application of the 2019 SCAI criteria, and a revision of the Critical Care Cardiology Trials Network application using the 2022 SCAI criteria. Results: Of 9612 admissions, 1340 (13.9%) presented with cardiogenic shock with in-hospital mortality of 35.2%. Both clinician and algorithm-based staging using the 2019 SCAI criteria identified a stepwise gradient of mortality risk (stage C–E: 19.0% to 83.7% and 14.6% to 52.2%, respectively; P trend <0.001 for each). Clinician assignment of SCAI stages identified higher risk patients compared with algorithm-based assignment (stage D: 49.9% versus 29.3%; stage E: 83.7% versus 52.2%). Algorithmic application of the 2022 SCAI criteria, with incorporation of the vasoactive-inotropic score, more closely approximated clinician staging (mortality for stage C-E: 21.9% to 70.5%; P trend <0.001). Conclusions: Both clinician and algorithm-based application of the 2019 SCAI stages identify a stepwise gradient of mortality risk, although clinician-staging may better allocate higher risk patients into advanced SCAI stages. Updated algorithmic staging using the 2022 SCAI criteria and vasoactive-inotropic score further refines risk stratification.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».