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Enregistrement W1576727657 · doi:10.1111/j.1532-5415.2007.01242.x

IN REPLY TO DRS. PARASHAR AND VARMA

2007· article· en· W1576727657 sur OpenAlexaff
George Heckman, Brian Misiaszek, Karen Harkness, Irene Turpie, Christopher J. Patterson, Robert S. McKelvie

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLisinoprilDosingMoodACE inhibitorDepression (economics)Internal medicineMedical prescriptionHeart failureAngiotensin-converting enzymePsychiatryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: We wish to thank Drs. Parashar and Varma for their interest in the results of our cross-sectional study, which identified an association between appropriate angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitor dosing and use of antidepressants in long-term care (LTC) residents with heart failure (HF) and a prior history of depression.1 Acknowledging that our results were preliminary, we advanced a number of hypotheses to explain this association. Drs. Parashar and Varma comment on one of the proposed hypotheses, namely that appropriate ACE inhibitor doses alleviate nonspecific HF symptoms misattributed to depression. Although Drs. Parashar and Varma are correct to point out that appropriate ACE inhibitor dosing alone does not reflect optimal HF therapy, our observation is consistent with the results of the Assessment of Treatment with Lisinopril and Survival Trial, in which fewer HF hospitalizations occurred in patients receiving higher doses of the ACE inhibitor lisinopril.2 Drs. Parashar and Varma also suggest that this explanation would be more credible if prescription of antidepressants was also associated with improvements in New York Heart Association (NYHA) functional class. Because ours was a cross-sectional study, longitudinal assessments of NYHA functional class were not possible. Furthermore, the NYHA functional assessment is unlikely to be suitable for use in such a frail group of patients in whom functional capacity is impaired by a multitude of other comorbidities, including dementia, and in whom atypical disease presentation is often more commonplace than symptoms such as dyspnea.3 The effect on mood of upward ACE inhibitor dose titration in elderly LTC residents with HF might be better assessed by determining whether changes in functional measures such as gait velocity or ability to perform basic activities of daily living, or physiological markers such as serum natriuretic peptide levels, are correlated with changes in mood as measured with appropriate quantitative instruments such as the Cornell Scale for Depression in Dementia.4 The question of what represents appropriate HF therapy for frail elderly residents of LTC remains open. Concerns have been raised about the generalizability of major HF therapy trials to frail older people, in whom symptom control and the preservation of neuropsychiatric health and functional abilities may be more relevant than extending life.5 Research focusing on such outcomes in these patients is required. Financial Disclosure: We declare that there is no financial interest relating to the subject discussed in this letter. Author Contributions: All authors contributed to the content of this letter. Sponsor's Role: None.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0240,046
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,008

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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