Cardiovascular Medical Device Failure: Using Five-Week Moving Averages To Assess Adverse Event Report Data
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic had a variety of effects on the healthcare system, including the interruption of regular cardiology practices. We examined the pandemic’s effects on cardiovascular medical device failure by investigating trends in the number of reports of adverse events of several cardiovascular medical devices over the span of three years, including the first year of the pandemic. Specifically, we used data from the FDA’s MAUDE database, calculating the five-week moving average of adverse events associated with both implantable cardioverter defibrillators and coronary drug-eluting stents. We previously reported a 46% decrease in reported deaths attributed to ICDs and a 27% decrease in reported injuries attributed to coronary DES. We use a five-week moving average and confirm a 46% decrease in reported deaths attributed to ICDs, report a 9.8% increase in ICD-attributed malfunctions, and confirm a 27% decrease in reported injuries attributed to coronary DES. The different effects of the pandemic on these adverse event report trends, even within one device, show there are more factors to consider than explanations such as underreporting which would be expected to affect most medical devices relatively homogeneously.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».