The Role of a Cardiogenic Shock Team in Decision Making Surrounding Mechanical Circulatory Support
Notice bibliographique
Résumé
Cardiogenic shock (CS) confers high mortality rates and remains a challenge for cardiovascular specialists. The difficulty in treating CS lies in its complexity, phenotypic heterogeneity, and the need for expedient treatment. Emerging evidence suggests that cardiogenic shock teams (CS teams), consisting of multiple specialists working in tandem with set protocols and care pathways to offer standardized team-based care, may reduce mortality and morbidity in patients with CS. A key reason for improved outcomes may be the team's decisions surrounding the use of temporary mechanical support devices (tMCS). CS teams expedite the identification of patients who require tMCS and determine the most appropriate device based on patient factors, including shock phenotype. The CS team ensures that tMCS best practices are followed and assists in determining the timing of device escalation or de-escalation. This article will discuss the rationale and role of CS teams. The evidence behind CS teams and their impact on tMCS decision making will be reviewed. Recent trial evidence for the use of tMCS in CS secondary to acute myocardial infarction (AMI) will be examined. Considerations for creating and optimizing an AMI-CS team will be highlighted. Finally, we will examine the current use of CS teams, potential challenges, and future directions for establishing CS teams in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».