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Enregistrement W2125898627 · doi:10.1146/annurev-bioeng-071910-124721

Physiologic Cardiovascular Strain and Intrinsic Wave Imaging

2011· article· en· W2125898627 sur OpenAlexfundno aff
Elisa E. Konofagou, Wei-Ning Lee, Jianwen Luo, Jean Provost, Jonathan Vappou

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Biomedical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Center for Research ResourcesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMonash University
Mots-clésContractilityMedicineCardiologyDiseaseBiomedical engineeringInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease remains the primary killer worldwide. The heart, essentially an electrically driven mechanical pump, alters its mechanical and electrical properties to compensate for loss of normal mechanical and electrical function. The same adjustment also is performed in the vessels, which constantly adapt their properties to accommodate mechanical and geometrical changes related to aging or disease. Real-time, quantitative assessment of cardiac contractility, conduction, and vascular function before the specialist can visually detect it could be feasible. This new physiologic data could open up interactive therapy regimens that are currently not considered. The eventual goal of this technology is to provide a specific method for estimating the position and severity of contraction defects in cardiac infarcts or angina. This would improve care and outcomes as well as detect stiffness changes and overcome the current global measurement limitations in the progression of vascular disease, at little more cost or risk than that of a clinical ultrasound.

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations45
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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