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Enregistrement W4415188296 · doi:10.3390/jcdd12100406

Addressing Complications in Cardiac Implantable Electronic Devices: A Guideline to Prevention of CIED Infection

2025· review· en· W4415188296 sur OpenAlexaff
Benito Baldauf, Roberto Cemin, Mauro Biffi, Antonio Rapacciuolo, Giulio Zucchelli, Maria Grazia Bongiorni, Ernesto Casorelli, Gianfranco Mitacchione, Felix Hohendanner, Emanuele Durante‐Mangoni, Veronica Dusi, Paul Foley, Angelo Pan, Giuseppe Arena, Archana Rao, Sebastian Spencker, Alexander Steger, Carlo Tascini, Valerio Zacà, Federico Migliore, Ojan Assadian, Marzia Giaccardi, Hendrik Bonnemeier, Kerstin Bode

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Development and Disease · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineCochrane LibraryMEDLINESystematic reviewHealth careEvidence-based medicineSelection (genetic algorithm)Risk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cardiac implantable electronic devices (CIEDs) are vital for managing arrhythmias but carry a notable risk of infection, which increases patient morbidity, mortality, and healthcare burden. This review examines current evidence on risk factors and preventive strategies for CIEDI. Methods: A structured search was performed in PubMed, Embase, and the Cochrane Library using terms such as “CIED,” “infection,” “pacemaker,” “ICD,” “infection prevention,” “biofilm,” “antibiotic prophylaxis,” and “antibiotic-eluting envelope.” Study selection followed PRISMA guidelines. Results: For well-established topics, recommendations are based on high-quality evidence from the literature. In areas with limited CIED-specific data, evidence from related surgical fields was considered, and expert consensus was used to guide recommendations. Conclusions: This review offers practical guidance for clinicians on CIED infection prevention, addressing gaps not previously covered in existing guidelines.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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