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Enregistrement W1626807691 · doi:10.1161/circulationaha.105.169180

Managing Abnormal Blood Lipids

2005· review· en· W1626807691 sur OpenAlexaff
Barbara J. Fletcher, Kathy Berra, Phil Ades, Lynne T. Braun, Lora E. Burke, J. Larry Durstine, Joan M. Fair, Gerald F. Fletcher, David C. Goff, Laura L. Hayman, William R. Hiatt, Nancy Houston Miller, Ronald M. Krauss, Penny M. Kris‐Etherton, Neil J. Stone, Janet L. Wilterdink, Mary Winston

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultidisciplinary approachIntensive care medicineMultidisciplinary teamHealth professionalsHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current data and guidelines recommend treating abnormal blood lipids (ABL) to goal. This is a complex process and requires involvement from various healthcare professionals with a wide range of expertise. The model of a multidisciplinary case management approach for patients with ABL is well documented and described. This collaborative approach encompasses primary and secondary prevention across the lifespan, incorporates nutritional and exercise management as a significant component, defines the importance and indications for pharmacological therapy, and emphasizes the importance of adherence. Use of this collaborative approach for the treatment of ABL ultimately will improve cardiovascular and cerebrovascular morbidity and mortality.

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)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,278 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations230
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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