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Enregistrement W2024798291 · doi:10.1111/j.0889-7204.2007.05884.x

The Dangers of Cardiac Myxomas

2007· review· en· W2024798291 sur OpenAlexaff
Sylvia Roschkov, Darlene Rebeyka, Jean K. Mah, Gayle Urquhart

Notice bibliographique

RevueProgress in Cardiovascular Nursing · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac tumors and thrombi
Établissements canadiensStollery Children's HospitalUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyxomaPresentation (obstetrics)Cardiac TumorsIntensive care medicineDiseaseQuality of life (healthcare)Case presentationSurgeryCardiologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A variety of cardiac tumors have been acknowledged in the literature since the 16th century as rare forms of cardiac disease. Of the primary tumors, myxomas account for at least 30% to 50% of benign tumors. Despite significant advances in cardiac diagnostics leading to early recognition of myxomas, the potential for deleterious effects secondary to embolic complications remains high. The purpose of this paper is to provide nurses with an understanding of the epidemiology, pathology, clinical presentation, and assessment of individuals with cardiac myxomas. A case presentation is used to illustrate how the misdiagnosis of cardiac myxoma led to a delay in patient treatment. Prompt recognition, diagnosis, and treatment are important in improving patient outcomes and quality of life. Due to the infrequency of cardiac myxomas, ensuring appropriate preoperative and postoperative nursing care to the patient with a cardiac myxoma is essential.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,008
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,330 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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