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Enregistrement W4399387852 · doi:10.1097/mcc.0000000000001168

Cardiogenic shock trajectories: is the Society for Cardiovascular Angiography and Interventions definition the right one?

2024· article· en· W4399387852 sur OpenAlexaff
David Dorian, Ross J Thomson, Hoong Sern Lim, Alastair Proudfoot

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Critical Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésCardiogenic shockMedicineShock (circulatory)Intensive care medicinePsychological interventionAngiographyCardiologyRadiologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: We review the current Society for Cardiovascular Angiography and Interventions (SCAI) cardiogenic shock classification system and consider alternatives or iterations that may enhance our current descriptions of cardiogenic shock trajectory. RECENT FINDINGS: Several studies have identified the potential prognostic value of serial SCAI stage re-assessment, usually within the first 24 h of shock onset, to predict deterioration and clinical outcomes across shock causes. In parallel, numerous registry-based analyses support the utility of a more precise assessment of the macrocirculation and microcirculation, leveraging invasive haemodynamics, imaging and additional laboratory and clinical markers. The emergence of machine learning and artificial intelligence capabilities offers the opportunity to integrate multimodal data into high fidelity, real-time metrics to more precisely define trajectory and inform our therapeutic decision making. SUMMARY: Whilst the SCAI staging system remains a pivotal tool in cardiogenic shock assessment, communication and reassessment, it is vital that the sophistication with which we measure and assess shock trajectory evolves in parallel our understanding of the complexity and variability of clinical course and clinical outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,004
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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