Modern Cardiac ICU Care Delivery and the Role of the Cardiac ICU Cardiologist
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cardiac intensive care unit (CICU) has evolved into a complex care environment for critically ill patients with cardiac and noncardiac diseases. OBJECTIVES: Our goal was to describe contemporary CICU care delivery and the role of cardiologists therein. METHODS: The American College of Cardiology administered a 42-item survey to U.S. and Canadian CICU-focused cardiologists designed to capture models of care delivery and workforce demographics. RESULTS: The survey was distributed by email to 1,085 U.S. and Canadian CICU cardiologists. The response rate was 20%, yielding a final sample of 166 after excluding trainees and those not board-certified or board-eligible in cardiology. The majority were from medium (34%) or large (64%) academic (81%) medical centers. Fifty-three percent reported working in high-intensity care models and 61% reported that their CICU was dedicated exclusively to medical cardiology patients. Critical care medicine-boarded physicians contributed to care through consultative (53%), comanagement (29%), and/or primary roles (44%). Subspecialization beyond cardiology was common (82%), with critical care medicine being most frequent (46%), followed by echocardiography (37%), advanced heart failure (21%), and interventional cardiology (16%). Limitations include the low survey response rate, which raises the risk of selection bias. CONCLUSIONS: This study provides insight into the current landscape of cardiac critical care delivery in North America, highlighting wide variation in staffing models, subspecialty training, and clinical practice. Our findings highlight growing trends toward high-intensity staffing models that incorporate critical care medicine-boarded physicians in consultative, comanagement, and or primary roles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».