‘November has come: breaking ground in acute cardiovascular care’
Notice bibliographique
Résumé
November has come, with a new issue of EHJ–Acute Cardiovascular Care devoted to a formidable problem in medicine: acute myocardial infarction (MI). Despite remarkable advances, MI still carries a heavy burden. Ventricular tachycardia (VT), ventricular fibrillation (VF), and cardiogenic shock are among its most serious complications.1–5 This issue looks beyond the usual pathways, examining coronary embolism as a distinct cause of MI, exploring the pervasive weight of diabetes as a comorbid condition, and investigating the growing, evidence-based role of artificial intelligence (AI)—especially in electrocardiogram (ECG) interpretation—to sharpen diagnosis and timely intervention when minutes matter.6 An Acute Cardiovascular Care Association (ACVC) consensus document, broadens the view to a global scale, providing practical guidance for achieving timely reperfusion and more equitable care in low- and middle-income countries. Together, these contributions are inspiring, highlighting actionable solutions that may improve patient outcomes at the bedside and strengthen cardiovascular care across health systems. Mengmeng Li and colleagues7 present the largest contemporary experience of emergency bail-out ablation for refractory VT, occurring early after MI. Among 12 835 admissions, 261 developed VT or VF, with 51 experiencing refractory VT storm. Nineteen patients ultimately underwent ablation, with termination of VT achieved in 94.7% and survival to discharge in 18 of 19 patients. At 18 months, only one recurrence of VF was seen, while all patients without ablation died within days. These results are striking, positioning ablation as a potentially life-saving option in situations where conventional measures fail.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».