Implementation of a Multidisciplinary Cardiogenic Shock Team in a Nonacademic Canadian Heart Centre: An Implementation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background In this study we evaluated our ability to implement team-based cardiogenic shock (CS-Team), focussing on: 1) early screening; 2) CS-Team activation; and 3) use of invasive monitoring to guide therapy. Methods All patients admitted to the coronary care unit (CCU) over 12 months were screened for CS. A diagnosis of CS was made when both hypotension and hypoperfusion were present. The CS-Team was composed of the CCU attending, an interventional cardiologist, and a cardiac surgeon. Multivariate analysis was carried out with mortality as the outcome of interest. Results Screening was documented in 74% (1160 of 1562) of patients admitted to a critical care unit; of these, 1080 were not in CS. We identified 80 patients in CS (Society for Cardiovascular Angiography & Interventions [SCAI] stages C-E), which represented 6.9% of all screened patients. Patients in CS had significantly higher in-hospital mortality (35% vs 2%, P < 0.0001). CS-Team was activated in 35 of 80 patients (44%). CS-Team activation resulted in significantly greater use of invasive monitoring (pulmonary artery catheter [49% vs 7%, P < 0.0001], cardiac catheterization [94% vs 76%, P < 0.032], and mechanical circulatory support [51% vs 2%, P < 0.001]). Independent predictors of mortality were severity of CS (SCAI grades D or E) (odds ratio [OR] 18.78, 95% confidence interval [CI] 4.89-96.65) and age, in years (OR 1.07, 95% CI 1.01-1.14), whereas CS-Team was not predictive of mortality (OR 0.66, 95% CI 0.16-2.41). Conclusions We found that: 1) early screening by frontline staff was feasible but had limitations (26% screening failure); 2) CS-Team activation appeared discretionary (limited activation to 45% of patients); and 3) CS-Team activation resulted in a significant increase in the use of invasive monitoring that helped guide therapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».