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Enregistrement W4412766808 · doi:10.1186/s12872-025-05024-9

The lack of evidence-based management in electrical storm: a scoping review

2025· review· en· W4412766808 sur OpenAlexaff
Pouya Motazedian, Graeme Prosperi‐Porta, Marie-Eve Mathieu, Nickolas Beauregard, William Knoll, Simon Parlow, Pietro Di Santo, Omar Abdel‐Razek, Richard Jung, Nikola Kolobaric, William Barbour, David Nelson, Trevor Simard, Jacob C. Jentzer, Rebecca Mathew, George A. Wells, F. Daniel Ramirez, Benjamin Hibbert

Notice bibliographique

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAngiologyStormCardiac surgeryInternal medicineGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrical storm (ES) is associated with a significant risk of morbidity and mortality. Despite this, there has been limited research in ES resulting in uncertainty and inconsistency in the management of this life-threatening condition. The objective of this scoping review was to define the current body of literature evaluating pharmacologic and non-pharmacologic therapies used in the management of ES. A comprehensive search of Medline, CENTRAL and Embase was completed on January 11, 2025. Primary studies on pharmacotherapies in ES were included if they reported therapy-related outcomes and included ≥ 5 adult patients. A total of 45 studies met the inclusion criteria. Four studies were randomized control trials (three trials had overlapping cohorts) and the remaining were observational studies. Amiodarone, quinidine, landiolol, isoproterenol, and mexiletine were the most studied medications. The use of sedation for ES was exclusively studied in the context of mechanical ventilation. There was an increase in the number of ES studies over time, but sample sizes remained small and unchanged. Existing evidence to guide the management of ES is predominantly based on small observational studies. High quality data to inform the management of ES is needed.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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