Need for a Cardiogenic Shock Team Collaborative—Promoting a Team‐Based Model of Care to Improve Outcomes and Identify Best Practices
Notice bibliographique
Résumé
Cardiogenic shock continues to carry a high mortality rate despite contemporary care, with no breakthrough therapies shown to improve survival over the past few decades. It is a time-sensitive condition that commonly results in cardiovascular complications and multisystem organ failure, necessitating multidisciplinary expertise. Managing patients with cardiogenic shock remains challenging even in well-resourced settings, and an important subgroup of patients may require cardiac replacement therapy. As a result, the idea of leveraging the collective cognitive and procedural proficiencies of multiple providers in a collaborative, team-based approach to care (the "shock team") has been advocated by professional societies and implemented at select high-volume clinical centers. A slowly maturing evidence base has suggested that cardiogenic shock teams may improve patient outcomes. Although several registries exist that are beginning to inform care, particularly around therapeutic strategies of pharmacologic and mechanical circulatory support, none of these are currently focused on the shock team approach, multispecialty partnership, education, or process improvement. We propose the creation of a Cardiogenic Shock Team Collaborative-akin to the successful Pulmonary Embolism Response Team Consortium-with a goal to promote sharing of care protocols, education of stakeholders, and discovery of how process and performance may influence patient outcomes, quality, resource consumption, and costs of care.
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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 | 0,047 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».