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Enregistrement W1938743611 · doi:10.1002/ejhf.301

June 2015 at a Glance

2015· article· en· W1938743611 sur OpenAlexaff
Marco Metra

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationHeart failureEpidemiologyInternal medicineIntensive care medicineCardiologyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This issue of the journal includes the new recommendations on management of acute heart failure (HF).1 This is a joint effort of the Heart Failure Association of the European Society of Cardiology (ESC), the European Society of Emergency Medicine and the Society of Academic Emergency Medicine. Recommendations about prehospital and hospital management, personnel involved, medications and discharge criteria are given.1 In addition to natriuretic peptides, an armamentarium of new biomarkers related with myocardial cell loss, fibrosis, infection and renal function have been introduced for HF patients. A state of the art review about new biomarkers in HF shows the best emerging candidates for the clinical assessment and management of patients with HF.2 Four articles are related with the epidemiology of HF. A report from the EURObservational Research Programme Pilot survey on Atrial Fibrillation shows the characteristics and prognosis of the patients with atrial fibrillation and HF. An analysis of the national trends in rate of patients hospitalized for HF and HF mortality in France, 2000–2012 shows, using data from the French National Hospitalization and national Mortality Databases, a slight decrease in HF hospitalizations in men, but not in women, and an overall decrease in HF mortality by 3.3% per year, larger, also in this case, in men than in women. Despite this improvement, HF remains a leading cause of hospitalizations and death.3 ExtraHF, the first European survey on implementation of exercise training in HF patients shows that an exercise training program is still not implemented by 67/170 (40%) cardiac centers with lack of resources as the most important cause.4 Marked geographical differences among patients hospitalized for HF in the Aliskiren Trial on Acute Heart Failure Outcomes (ASTRONAUT) are shown with annual mortality rates ranging from 7.3% in North America to 26.7% in Asia/Pacific, a difference largely driven by sudden cardiac death, and annual HF hospitalizations rates ranging from 22.7% in Latin America to 43.9% in North America.5 Dementia is probably one of the most important and of the least studied comorbidities of HF. In this issue of the journal, the different types of HF, mostly HF with preserved ejection fraction, and of dementia, mostly vascular, and the lack of prognostic impact of dementia are shown by an analysis of linked Swedish HF and dementia registries.6 Stewart et al. present a nurse-led secondary prevention programme to prevent HF in high-risk individuals. This study was a pragmatic, single-centre, open-label, randomized controlled trial with blinded endpoint adjudication performed in 624 cardiac inpatients at risk for development of HF.7 During 51 ± 8 months of follow-up, there were no differences in the rate of de novo HF hospitalization or all-cause mortality (primary endpoint) with, however, fewer days of hospitalization and a better cardiac recovery on echocardiography at 3 years in the intervention group.7

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)0,011
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4810,436

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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