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Enregistrement W2068905702 · doi:10.1002/phar.1485

Postoperative Atrial Fibrillation: Role of Inflammatory Biomarkers and Use of Colchicine for Its Prevention

2014· review· en· W2068905702 sur OpenAlexfundno aff
Jarett Worden, Kwame Kumi Asare

Notice bibliographique

RevuePharmacotherapy The Journal of Human Pharmacology and Drug Therapy · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Food and Drug Administration
Mots-clésColchicineMedicineAtrial fibrillationGoutNonsteroidalInflammationIntensive care medicinePathogenesisInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postoperative atrial fibrillation (POAF) is the most common complication following cardiac surgery, occurring in up to 65% of cardiac surgical patients. It is a condition associated with increased morbidity, increased length of hospital stay, and increased health care costs. One of the many potential causes of POAF is postsurgical inflammation, as demonstrated by increased levels of inflammatory biomarkers such as C-reactive protein and interleukin-6. Although still a subject of debate, the role of these inflammatory markers in the pathogenesis of POAF remains under vigorous investigation. Several antiinflammatory drugs have demonstrated promising results in prevention of POAF, including nonsteroidal antiinflammatory drugs, glucocorticoids, and statins. Colchicine is one of the oldest medications used in modern medicine, typically for the treatment and prevention of gout. New evidence has recently surfaced that colchicine may also be useful in the prevention of POAF. In recent studies, colchicine has demonstrated both safety and efficacy in the prevention of POAF. Several new studies are currently being initiated that may further elucidate colchicine's role in the prevention of POAF.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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