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Enregistrement W4416640311 · doi:10.1016/j.jacadv.2025.102372

Modern Cardiac ICU Care Delivery and the Role of the Cardiac ICU Cardiologist

2025· article· en· W4416640311 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander Papolos, Samuel B. Brusca, Christopher F. Barnett, Benjamin B. Kenigsberg, Robert O. Roswell, Michael A. Solomon, Alejandra Gutierez, Ran Lee, Jason N. Katz, Eugene Yuriditsky, Sunit‐Preet Chaudhry, Padmaraj Duvvuri, Bram J. Geller, Jacob C. Jentzer

Notice bibliographique

RevueJACC Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyStaffingCritical care nursingIntensive careMEDLINEPrimary care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · 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
GenreCommentaire

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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