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Enregistrement W4399442750 · doi:10.1002/ehf2.14853

Decoding Cardiogenic Shock: Assessing Shock Index and Its Variants as Prognostic Indicators for In-Hospital Mortality

2024· article· en· W4399442750 sur OpenAlexafffund
Luigi Colarusso, Darshan H. Brahmbhatt, Fernando Luís Scolari, Kristine A. Keon, Emily H. Shin, Ava Isabella De Pellegrin Overgaard, Mahrukh Nisar, Nicole Fung, Narmin Ibrahimova, Filio Billia, Christopher B. Overgaard, Adriana Luk

Notice bibliographique

RevueESC Heart Failure · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensSouthlake Regional Health CenterUniversity of TorontoTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésCardiogenic shockMedicineReceiver operating characteristicInternal medicineShock (circulatory)CardiologyIncidence (geometry)Retrospective cohort studyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiogenic shock (CS) is associated with high in-hospital mortality. Objective assessment of its severity and prognosis is paramount for timely therapeutic interventions. This study aimed to evaluate the efficacy of the shock index (SI) and its variants as prognostic indicators for in-hospital mortality. METHODS: A retrospective study involving 1282 CS patients were evaluated. Baseline patient characteristics, clinical trajectory, hospital outcomes, and shock indices were collected and analysed. Receiver operating characteristic (ROC) curves were employed to determine the predictive accuracy of shock indices in predicting in-hospital mortality. RESULTS: Of those evaluated, 866 (67.6%) survived until discharge. Non-survivors were older (66.0 ± 13.7 vs. 57.4 ± 16.2, P < 0.001), had a higher incidence of cardiac risk factors, and were more likely to present with acute coronary syndrome (33.4% vs. 16.1%, P < 0.001) and out-of-hospital cardiac arrest (11.3% vs. 5.3%, P < 0.001). All mean shock indices were significantly higher in non-survivors compared with survivors. ROC curves demonstrated that adjusted shock index (ASI), age-modified shock index (AMSI), and shock index-C (SIC) had the highest predictive accuracy for in-hospital mortality, with AUC values of 0.654, 0.667, and 0.659, respectively. Subgroup analysis revealed that SIC had good predictive ability in patients with STEMI (AUC: 0.714) and ACS (AUC: 0.696) while AMSI and ASI were notably predictive in the OHCA group (AUC: 0.707 and 0.701, respectively). CONCLUSIONS: Shock index and its variants, especially ASI, AMSI, and SIC, may be helpful in predicting in-hospital mortality in CS patients. Their application could guide clinicians in upfront risk stratification. SIC, ASI, and AMSI show potential in predicting in-hospital mortality in specific CS subsets (STEMI and OHCA). This is the first study to evaluate SI and its variants in CS patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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