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Enregistrement W4415791501 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4345278

Abstract 4345278: Association of Hospital Shock Center Level with In-Hospital Outcomes in Cardiogenic Shock: An Analysis of the Nationwide Readmissions Database

2025· article· en· W4415791501 sur OpenAlexaff
Shubhadarshini Pawar, Kannu Bansal, J. Dawn Abbott, Jason N. Katz, David M. Dudzinski, Sean van Diepen, Michael A. Solomon, Van‐Khue Ton, Saraschandra Vallabhajosyula

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpellaCardiogenic shockPropensity score matchingMyocardial infarctionOdds ratioTrauma centerShock (circulatory)Multinomial logistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with cardiogenic shock (CS) have high in-hospital mortality. Regionalized systems of care, modeled after trauma and ST-segment-elevation myocardial infarction networks, have been proposed to improve outcomes. Expert consensus frameworks classify CS centers based on mechanical circulatory support (MCS) capabilities, but national outcome data remain limited. This study assessed the association between hospital shock center designation and clinical outcomes. Methods: Adults (≥18 y) hospitalized with a primary or secondary diagnosis of CS were identified from the Nationwide Readmissions Database (2016–2022). Hospitals were stratified annually into four CS center levels using procedural codes: Level 1 (≥1 durable left ventricular assist device or cardiac transplantation [LVAD/HTx] transplant case), Level 1A (extracorporeal membrane oxygenation, Impella 5.5 or TandemHeart capable without durable LVAD/HTx), Level 2 (percutaneous coronary intervention [PCI]-capable hospitals offering intra-aortic balloon pump [IABP] or Impella CP/RP), and Level 3 (non-PCI, non-MCS hospitals with ICU-level care only). Outcomes included in-hospital mortality, 30-day readmissions, MCS use, length of stay (LOS), and cost. Multinomial overlap propensity and hierarchical regression models were used to adjust and analyze outcomes. Results: Among 623,835 CS hospitalizations, 33.8% occurred at Level 1, 49.5% at Level 1A, 11.8% at Level 2, and 4.8% at Level 3 centers. After propensity weighting, baseline characteristics were well balanced across shock center levels. In-hospital mortality increased across levels: unadjusted 29.5% at Level 1, 38.4% at Level 1A, 41.1% at Level 2, and 45.2% at Level 3; adjusted analyses vs. Level 1: odds ratio 1.33 [95% CI, 1.29–1.38] for Level 1A; 1.44 [95% CI, 1.38–1.50] for Level 2; 1.63 [95% CI, 1.54–1.71] for Level 3; all p<0.001 (Figure 1). MCS use was highest at Level 1 centers (26.1%) and lowest at Level 2 centers (10.4%). Thirty-day readmission rates were lower at lower-level centers compared to Level 1. LOS and costs were highest at Level 1 centers. Pre-specified subgroup analyses showed consistent survival benefit favoring higher-level centers. Conclusion: In a large national study, higher tiers of CS centers were associated with improved short-term outcomes independent of patient comorbidity and acuity supporting the need for regionalization of CS care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
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
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