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Enregistrement W4405363966 · doi:10.1016/j.cjca.2024.12.014

Definition, Classification, and Management of Primary Noncardiac Causes of Cardiogenic Shock

2024· review· en· W4405363966 sur OpenAlexaffvenue
Tiffany Yuen, Janek Senaratne

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiogenic shockCardiologyShock (circulatory)Primary (astronomy)Internal medicineIntensive care medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiogenic shock (CS) is a complex syndrome, presenting with a critical state of cardiac output insufficient to support end-organ perfusion requirements. Contemporary CS classification recognizes broad categories of primary cardiac etiologies of CS, such as acute myocardial infarction and heart failure. Primary noncardiac etiologies of CS, however, are poorly described in literature and have not been captured by any contemporary classification, leading to challenges in diagnosing and managing these cases. In this review, we propose that primary noncardiac causes of CS be recognized as its own category that builds on the original Shock Academic Research Consortium classification with its own additional modifiers. We present a detailed framework that groups each noncardiac cause by its underlying disease mechanism (vascular, infectious, inflammatory, traumatic, toxic, cancer related, endocrine, metabolic) and review available literature on their respective management strategies. We expect that the ability to classify primary noncardiac causes of CS will help with early identification and targeted management of the primary noncardiac insult, support patients through their shock state, and may lead to improvement of in-hospital CS mortality rates in clinical practice. Moreover, this new framework can further assist clinical trial classifications to properly phenotype CS for clinical research purposes.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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