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Enregistrement W4377121518 · doi:10.1093/europace/euad123

2023 HRS/EHRA/APHRS/LAHRS Expert Consensus Statement on Practical Management of the Remote Device Clinic

2023· article· en· W4377121518 sur OpenAlexaff
Aileen M. Ferrick, Satish R. Raj, Thomas Deneke, Pipin Kojodjojo, Néstor López-Cabanillas, Haruhiko Abe, Serge Bovéda, Derek S. Chew, Jong‐Il Choi, Nikolaos Dagres, Aarti Dalal, Brynn E. Dechert, Camille Frazier‐Mills, Olivia Gilbert, Janet K. Han, Sherri Hewit, Christine Kneeland, Starr DeEllen Mirza, Suneet Mittal, Renato Pietro Ricci, Mary Runté, Susan Sinclair, Ricardo Alkmim Teixeira, Bert Vandenberk, Niraj Varma, Elizabeth Davenport, Vicki Freedenberg, Taya V. Glotzer, Jin‐Long Huang, Takanori Ikeda, Daniel B. Kramer, David Lin, Ulises Rojel-Martínez, Markus Stühlinger, Paul D. Varosy

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStaffingMedical emergencyWorkflowStatement (logic)Multidisciplinary approachNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remote monitoring is beneficial for the management of patients with cardiovascular implantable electronic devices by impacting morbidity and mortality. With increasing numbers of patients using remote monitoring, keeping up with higher volume of remote monitoring transmissions creates challenges for device clinic staff. This international multidisciplinary document is intended to guide cardiac electrophysiologists, allied professionals, and hospital administrators in managing remote monitoring clinics. This includes guidance for remote monitoring clinic staffing, appropriate clinic workflows, patient education, and alert management. This expert consensus statement also addresses other topics such as communication of transmission results, use of third-party resources, manufacturer responsibilities, and programming concerns. The goal is to provide evidence-based recommendations impacting all aspects of remote monitoring services. Gaps in current knowledge and guidance for future research directions are also identified.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0090,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,009

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

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

En bref

Citations79
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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