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Enregistrement W1970914415 · doi:10.1160/th12-06-0403

Parenteral anticoagulants in heart disease: Current status and perspectives (Section II)

2013· review· en· W1970914415 sur OpenAlexaff
Steen Husted, Lars Wallentin, Felicita Andreotti, Harald Arnesen, F Bachmann, Colin Baigent, Kurt Huber, Jørgen Jespersen, Steen Dalby Kristensen, Gregory Y.H. Lip, João Morais, Lars Rasmussen, Agneta Siegbahn, Freek W.A. Verheugt, Jeffrey I. Weitz, Raffaele De Caterina

Notice bibliographique

RevueThrombosis and Haemostasis · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSection (typography)ThrombosisIntensive care medicineCurrent (fluid)Heart diseaseCardiologyInternal medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anticoagulants are a mainstay of cardiovascular therapy, and parenteral anticoagulants have widespread use in cardiology, especially in acute situations. Parenteral anticoagulants include unfractionated heparin, low-molecular-weight heparins, the synthetic pentasaccharides fondaparinux, idraparinux and idrabiotaparinux, and parenteral direct thrombin inhibitors. The several shortcomings of unfractionated heparin and of low-molecular-weight heparins have prompted the development of the other newer agents. Here we review the mechanisms of action, pharmacological properties and side effects of parenteral anticoagulants used in the management of coronary heart disease treated with or without percutaneous coronary interventions, cardioversion for atrial fibrillation, and prosthetic heart valves and valve repair. Using an evidence-based approach, we describe the results of completed clinical trials, highlight ongoing research with currently available agents, and recommend therapeutic options for specific heart diseases.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,298
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations364
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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