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Enregistrement W4386480642 · doi:10.1101/2023.09.01.23294969

Efficacy of Shock Team Implementation for Cardiogenic Shock: A Systematic Review

2023· review· en· W4386480642 sur OpenAlexaboutno aff
Mohamed Abdelnabi, Ahmed Saad Elsaeidy, Aya Moustafa Aboutaleb, Amit Johanis, Ahmed Ghanem, Basel Abdelazeem

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiogenic shockMedicinePsychological interventionExacerbationCochrane LibraryMultidisciplinary teamEmergency medicineIntensive care medicineScopusMortality rateMultidisciplinary approachMyocardial infarctionMEDLINEMedical emergencyMeta-analysisNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Cardiogenic shock (CS) is a critical cardiac condition characterized by low cardiac output leading to end-organ hypoperfusion and associated with high in-hospital mortality rates. It can manifest following acute myocardial infarction or acute exacerbation of chronic heart failure. Despite advancements, mortality rates remain elevated, prompting interest in multidisciplinary approaches to improve outcomes. This manuscript presents a review focused on the concept of a CS team and its potential impact on patient management and outcomes. Methods A comprehensive search was performed on March 19th, 2023, covering PubMed, Web of Science, Scopus, Embase, and Cochrane Library. We included primary studies (prospective and retrospective) only and evaluated their quality using the Newcastle-Ottawa Quality Scale. This review was registered in PROSPERO ( CRD42023440354 ). Results Six relevant studies with 2066 CS patients were included, of which 1071 were managed by shock teams and 995 received standard care. Findings from the reviewed studies indicated the favorable outcomes associated with implementing CS teams. Patients managed by these teams exhibited higher 30-day and in-hospital survival rates compared to those without team intervention. The implementation of CS teams was linked to reduced in-hospital and ICU mortality rates. Additionally, shock team involvement was associated with shorter door-to-balloon times. Conclusion This review highlighted the positive influence of CS teams on patient care, enabling early detection, timely interventions, and shorter ICU stays. Despite implementation challenges, CS teams hold promise for improving management outcomes, necessitating increased attention and ongoing research in multidisciplinary strategies to advance CS 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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,010
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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