Superior vena cava tear during transvenous lead extraction: Medical management in hemodynamically stable patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Superior vena cava (SVC) tear is the most lethal complication during transvenous lead extraction (TLE) with a mortality rate as high as 50%. Treatment involves aggressive attempts to maintain cardiac output and immediate sternotomy to localize and repair the vascular tear. Occlusion balloons have been developed to provisionally occlude the lacerated SVC and to provide hemodynamic stability allowing time for surgery. In case of mediastinal hematoma without hemodynamic instability, the strategy remains unclear. METHODS AND RESULTS: We describe two cases of SVC tear during TLE. The first case was a 60-year-old man who presented with a right ventricular single-chamber defibrillator lead fracture and innominate vein stenosis. The RV lead was removed using a laser sheath causing a mediastinal hematoma with no active bleeding during surgical exploration few hours later. The second case was a 28-year-old man that presented with a right atrial (RA) lead fracture and RV lead insulation failure in a dual-chamber defibrillator (ICD). CONCLUSION: Both the RA and RV leads were removed with mechanical sheaths, and a mediastinal hematoma was medically managed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».