Escalation and De-escalation of Temporary Mechanical Circulatory Support: Joint Consensus Report of the PeriOperative Quality Initiative and the Enhanced Recovery After Surgery Cardiac Society
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Temporary mechanical circulatory support (tMCS) for cardiogenic shock (CS) is increasing despite knowledge gaps and variations in management practices. This document was created to provide clinicians with guidance regarding initiation, escalation, and de-escalation of tMCS in patients with CS. METHODS: An interdisciplinary, international expert panel using a structured literature appraisal and modified Delphi method derived consensus statements regarding triggers for prompt patient assessment and initiating tMCS in CS, assessing adequacy of support, readiness for tMCS weaning, and next steps in nonrecovery. Individual statements were graded on the basis of the quality of available evidence. RESULTS: The panel addressed 4 main questions aimed at initiation, escalation, and de-escalation of tMCS. On the basis of available literature review and expert consensus, 11 recommendations were formulated. Key principles included recognition of the need for patients with CS who have ongoing hemodynamic compromise, tissue hypoperfusion, and metabolic derangements to be considered for early tMCS initiation. An interdisciplinary shock team should be involved in management, with early referral when patient conditions require care beyond center capabilities. Discussions providing anticipatory guidance should be performed with patients and decision makers before initiating tMCS. Management of tMCS involves frequent, timely hemodynamic and tissue perfusion reassessments to determine the need for escalation or weaning. For patients unable to be weaned from tMCS, evaluation should include interdisciplinary assessment for advanced therapies, with palliation included as a consideration in care discussions. CONCLUSIONS: A practical guide to initiation, escalation, and de-escalation of tMCS is provided. Center-specific approaches that are based on local capabilities should be implemented.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».