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Enregistrement W2010696669 · doi:10.1097/hco.0b013e32834fec4e

Imaging the failing right ventricle

2012· review· en· W2010696669 sur OpenAlexaff
Peter R. Mitoff, Luc Beauchesne, Alexander Dick, Benjamin J.W. Chow, Rob Beanlands, Haissam Haddad, Lisa Mielniczuk

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVentricleModalitiesMagnetic resonance imagingModality (human–computer interaction)Cardiac magnetic resonanceRadiologyCardiac imagingCardiac magnetic resonance imagingRadionuclide ventriculographyCardiologyHeart failureEjection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This article will review the noninvasive modalities currently available for imaging the right ventricle, including two-dimensional echocardiography, cardiac magnetic resonance (CMR), multidetector computed tomography (MDCT), radionuclide ventriculography (RNV) and PET. RECENT FINDINGS: Improvements in established imaging techniques, as well as development of newer imaging modalities, have shed light on the right ventricle's adaptation to pressure and volume overload states and have allowed better prognostication in patients with right ventricular failure (RVF). SUMMARY: As therapies are developed to alter the natural history of RVF, a better understanding of the imaging modalities for the assessment of right ventricular morphology and function is needed. This review will provide an approach to investigating the patient with suspected RVF and highlight the strengths and weakness of each imaging modality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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