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Enregistrement W1556292684 · doi:10.1017/cbo9780511809217.013

Appendix: The electrocardiogram

2007· other· en· W1556292684 sur OpenAlexaff
C. Ross Ethier, Craig A. Simmons

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulsatile flowComputer scienceCardiologyTree (set theory)SIGNAL (programming language)Internal medicineArtificial intelligenceMedicineData miningMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrocardiogram (ECG) is important for several reasons. First and foremost, it provides information about the activity of the heart muscle, and it is therefore an essential non-invasive clinical tool used to diagnose certain cardiac abnormalities. From the biomechanical viewpoint, it provides a convenient reference signal for time-varying quantities in the vascular tree, specifically pulsatile flow, pressure, and arterial pulsation. Here we briefly describe the main features of the ECG. The contraction of cardiac muscle is controlled by an intrinsically generated electrical signal. In other words, the heart is responsible for its own stimulation, although the rate of stimulation can be modulated by external factors. In order to understand the behavior of this pacemaker system , we must first study several basic facts about the propagation of electric signals in excitable cells , a category that includes nerve and muscle cells. The general aspects of the description that follows are true for all excitable cells; however, the details are specific to cardiac muscle cells. Normally, the cell's interior is held at a negative electrical potential measured with respect to the surrounding extracellular fluid. This small potential difference (the resting potential , equal to approximately −90 mV) exists because of a difference in ionic composition across the cell's membrane (Table A.1). This difference in composition is actively maintained by pumps residing in the cell's membrane that transport ions against their concentration gradient.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4390,390

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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