Exploring postmortem practices for cardiac device interrogation in the UK
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ascertaining the cause of sudden death is often difficult, even in patients with a history of heart disease. Device interrogation is routinely carried out to determine the nature of symptoms or aborted sudden death episodes in patients with cardiac implantable electronic devices (CIED), but it is not clear how often this is done postmortem, and if so, how this information is recorded and used by clinical teams and coroners. METHODS: We determined the proportion of deaths with a CIED in situ, the capacity for and frequency of postmortem device interrogation and when done, how the information was used over a 5-year period in the UK by surveying 173 National Health Service (NHS) trusts via a freedom of information request. RESULTS: A response was received from 83 (48%) NHS sites, 75 (90%) of which reported having both a mortuary and cardiac physiology department onsite. During the period 2019-2024, each mortuary handled 2400±1094 deaths per annum, of which an estimated 5±2% had a CIED in place. Of those with cardiac physiology on site, only 15 (20%) reported routine postmortem device checks were performed. If such a check was conducted, 3 out of 15 (20%) responded that findings were documented in the medical records and 2 out of 15 (13%) stated information was relayed to the medical team. CONCLUSION: Although 1 in 20 patients who present to NHS mortuaries have a CIED in situ, routine postmortem checks are performed rarely and inconsistently documented. Prospective studies are warranted to determine the feasibility and utility of standardised postmortem device interrogation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».