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Enregistrement W2148523301 · doi:10.1161/circulationaha.106.623199

Navigating the Crossroads of Coronary Artery Disease and Heart Failure

2006· review· en· W2148523301 sur OpenAlexaff
Mihai Gheorghiade, George Sopko, Leonardo De Luca, Eric J. Velazquez, John D. Parker, Philip F. Binkley, Zygmunt Sadowski, Krzysztof S. Gołba, David Prior, Jean L. Rouleau, Robert O. Bonow

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseHeart failureCardiologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic heart failure (HF) affects 5 million patients in theUnited States and is responsible for 1 million hospi-talizations and 300 000 deaths annually.1 The total annual costs associated with this disorder have been estimated to exceed $40 billion.1,2 Chronic HF is the only category of cardiovascular diseases for which the prevalence, incidence, hospitalization rate, total burden of mortality, and costs have increased in the past 25 years.1,2 Fueling this epidemic is the increasing number of elderly patients developing impaired left ventricular (LV) function as a manifestation of chronic coronary artery disease (CAD).1,2 With the aging of the population and decline in mortality of other forms of cardio-vascular diseases, it is likely that the incidence of HF and its impact on public health will continue to increase.1–3 CAD and HF: Epidemiology and Prognosis In the past 3 decades, considerable attention has focused on

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations406
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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