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Enregistrement W4407352613 · doi:10.1016/j.cjca.2025.02.006

The Etiology and Management of Critical Acute Right Heart Failure

2025· review· en· W4407352613 sur OpenAlexafffundvenue
Adriana Luk, Ricardo Teijeiro‐Paradis, Andrew Kochan, Filio Billia, Ghislaine Douflé, Sheldon Magder, Asher A. Mendelson, Caroline McGuinty, John Granton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of ManitobaMcGill University Health CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesManitoba Medical Service Foundation
Mots-clésMedicineEtiologyHeart failureIntensive care medicineRight heart failureCardiologyManagement of heart failureInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Right ventricular failure contributes to the morbidity and mortality of acute myocardial function, massive pulmonary embolism, and chronic pulmonary hypertension. Understanding how the normal physiology of the right ventricle (RV) is disrupted is integral to managing patients who present with RV decompensation. Therapeutic advances in mechanical circulatory support, pharmacotherapies to reduce afterload, mechanical and chemical lytic therapies for acute pulmonary embolism have improved outcomes of patients by offloading the RV. In this report we provide an overview of the physiology of the RV, medical management (volume optimization, hemodynamic targets, rhythm management), along with critical care-specific topics (induction with mechanical ventilation, sedation strategies, and mechanical circulatory support) and provide a framework for managing patients who present with leveraging principles of preload, contractility, and afterload. Last, because of the complexity of right ventricular failure management, and the complexity of presentation, we also discuss the role of team-based approach (cardiogenic shock and pulmonary embolism response teams), and highlight its benefits at improving outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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