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Enregistrement W2122442437 · doi:10.1161/circresaha.116.304493

Sudden Cardiac Death Risk Stratification

2015· review· en· W2122442437 sur OpenAlexafffund
Marc W. Deyell, Andrew D. Krahn, Jeffrey J. Goldberger

Notice bibliographique

RevueCirculation Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineAsystoleCardiologyVentricular fibrillationInternal medicinePulseless electrical activitySudden cardiac deathVentricular tachycardiaCoronary artery diseaseRisk stratificationMyocardial infarctionSudden cardiac arrestAnesthesiaCardiopulmonary resuscitationResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arrhythmic sudden cardiac death (SCD) may be caused by ventricular tachycardia/fibrillation or pulseless electric activity/asystole. Effective risk stratification to identify patients at risk of arrhythmic SCD is essential for targeting our healthcare and research resources to tackle this important public health issue. Although our understanding of SCD because of pulseless electric activity/asystole is growing, the overwhelming majority of research in risk stratification has focused on SCD-ventricular tachycardia/ventricular fibrillation. This review focuses on existing and novel risk stratification tools for SCD-ventricular tachycardia/ventricular fibrillation. For patients with left ventricular dysfunction or myocardial infarction, advances in imaging, measures of cardiac autonomic function, and measures of repolarization have shown considerable promise in refining risk. Yet the majority of SCD-ventricular tachycardia/ventricular fibrillation occurs in patients without known cardiac disease. Biomarkers and novel imaging techniques may provide further risk stratification in the general population beyond traditional risk stratification for coronary artery disease alone. Despite these advances, significant challenges in risk stratification remain that must be overcome before a meaningful impact on SCD can be realized.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations122
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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