Gestione della tempesta aritmica in terapia intensiva cardiologica
Bibliographic record
Abstract
La tempesta aritmica (electrical storm, ES) è uno scenario clinico caratterizzato da tre o più episodi separati di tachicardia ventricolare (TV) nell’arco delle 24 h, ciascuno dei quali richieda l’interruzione tramite un intervento terapeutico, oppure il verificarsi di una TV incessante della durata di almeno 12 h. L’incidenza è maggiore nei pazienti portatori di defibrillatore cardiaco impiantabile (ICD) in prevenzione secondaria e la principale forma di manifestazione è la TV monomorfa. L’insorgenza di ES rappresenta un evento maggiore nella storia dei pazienti con cardiomiopatia che peggiora la prognosi. La gestione dell’ES è complessa e richiede un approccio multidisciplinare che prevede una valutazione clinica iniziale completa, competenze rianimatorie e di gestione della sedazione, riprogrammazione dell’ICD, procedure ablative e di neuromodulazione. Le evidenze disponibili tuttavia sono limitate e quasi unicamente derivanti da piccole casistiche retrospettive, con una sostanziale assenza/numero molto esiguo di studi randomizzati o prospettici. Ciascuna delle opzioni terapeutiche attualmente disponibili verrà discussa nel dettaglio nel presente decalogo. La gestione dell’ES rimane ad oggi una sfida, in cui il riconoscimento precoce ed il trattamento tempestivo aumentano le possibilità di successo terapeutico. Il ventaglio di farmaci antiaritmici disponibili è limitato, così come la loro efficacia. L’auspicio futuro è che studi prospettici più ampi possano rispondere ad importanti quesiti, quali ad esempio le strategie farmacologiche più efficaci, il timing ottimale per il trattamento invasivo, e le indicazioni al blocco percutaneo del ganglio stellato di sinistra e agli strumenti di supporto del circolo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".