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Enregistrement W2014806149 · doi:10.1097/hco.0b013e32834fdc98

Recent advances in the management of chronic heart failure

2012· review· en· W2014806149 sur OpenAlexaff
Haissam Haddad, Lisa Mielniczuk, Ross A. Davies

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart rate and cardiovascular health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIvabradineMedicineHeart failureManagement of heart failureCardiac resynchronization therapyCardiologyIntensive care medicineInternal medicineAldosteroneSpironolactoneHeart rateEjection fractionBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This review will provide an overview of the recent advances in the management of chronic heart failure, with special focus on major publications in the past 2 years, 2010-2011. RECENT FINDINGS: In the past 1-2 years, there have been a number of publications that promise to make a major difference in patient management and outcome in heart failure. These include two clinical trials in patients with less symptomatic heart failure, namely the use of cardiac resynchronization therapy (CRT) and eplerinone, an aldosterone receptor antagonist, and another study using ivabradine, which belongs to a new class of If channel blocking drugs used for heart rate reduction in patients with moderate heart failure. The evolving role of telemedicine in remote management of patients with heart failure is reviewed. SUMMARY: New data demonstrate the benefit of CRT and aldosterone antagonists in milder heart failure, the benefit of ivabradine in moderate heart failure with heart rate of 70 or more, and the potential role of telemedicine.

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)0,002
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 enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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