Notice bibliographique
Résumé
A trial fibrillation (AF) is a common clinical problem that is increasing in prevalence 1 and is inextricably linked to another burgeoning cardiovascular problem, namely, congestive heart failure. 2 There is increasing evidence that AF, at least in some population subsets, may be part of a spectrum of atherosclerotic vascular disease, hypertension, inflammation, diastolic dysfunction, and the metabolic syndromes.AF is part of a family of atrial tachyarrhythmias (Figure 1).A panel of experts has recently characterized the definition and position of AF within this group of tachyarrhythmias.3 Nonetheless, this family of tachyarrhythmias is closely interrelated, and the individual tachyarrhythmias often coexist in the same patient.Although the present discussion focuses on AF, many of the points made with regard to AF apply to these other tachyarrhythmias to varying degrees.Recently, international panels of experts have also created clinical practice guidelines 4 and perspectives on future research directions 5 for AF.These documents are a rich source of reference to the vast literature on AF.It is not the intention of the present article to review this literature, and, in particular, it is not intended that the reader will use the present article as a manual for managing AF.However, the perspective is intended to provide a framework for rational thinking about the management of AF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».