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Enregistrement W4410049116 · doi:10.1093/ehjacc/zuaf062

Breaking barriers, bridging gaps, and redefining acute cardiovascular care: May issue highlights

2025· article· en· W4410049116 sur OpenAlexaff
Pascal Vranckx, David A. Morrow, Sean van Diepen, Frederik H. Verbrugge

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Acute Cardiovascular Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensCanadian VIGOUR CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBridging (networking)Intensive care medicineComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Welcome to the transformative May issue of the European Heart Journal—Acute Cardiovascular Care. This month’s edition is all about challenging old thinking, addressing critical gaps, and giving clinicians, researchers, and healthcare leaders the fresh evidence they need to move patient care forward. In today’s fast-paced healthcare world, especially in cardiovascular intensive care, patients are becoming more complex, and technologies are evolving rapidly. This issue not only provides answers but also raises bold questions that demand attention. From the frontline of intensive care units to the growing world of telemedicine and digital tools, we are delivering new, data-driven insights that are poised to shape the future of acute cardiovascular care. We begin this issue with a provocative study by Ali et al.,1 who shine a light on a surprising problem in clinical research. Their investigation reveals that many intensive care randomized controlled trials (RCTs) exclude the very patients who are at the heart of cardiovascular care. After analysing 412 RCTs published between 2007 and 2019, they found that 32% explicitly excluded patients with cardiovascular disease. Even when trials included some patients with heart disease, the numbers were shockingly low—only 13.2% reported having ischaemic heart disease, and 10.2% had heart failure. This profile is in stark contrast to real-world cardiac intensive care units, where coronary artery disease and heart failure rates are much higher at 41.6 and 36.2%, respectively. Why does this matter? It means that the results of these trials do not reflect the reality faced by doctors treating critically ill cardiac patients. Ali and his team highlight how trial exclusion criteria—often without clear justification—make it harder to apply the findings to everyday clinical practice, limiting their usefulness. Their work calls on the research community to rethink how critical care trials are designed and ensure heart patients are properly represented. We are deeply grateful to Dr Joseph E. Parrillo for generously contributing the editorial to this manuscript. His esteemed expertise and thoughtful perspective have added meaningful depth, and his continued influence remains a source of inspiration for the critical care community2

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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