Notice bibliographique
Résumé
Myocardial fibrosis has a pivotal role in the pathophysiology of heart failure (HF) and may be a major target of novel therapies. These aspects are discussed in a thorough review by Heymans et al.1 The role of increased miRNA-765 as a cause of enhanced protein phosphatase 1 activity and reduced sarcoplasmic reticulum calcium load is shown by Kranias et al.2 Gene therapy with ribonucleoride-reductase has increased levels of the myosin activator 2-deoxy-ATP and enhanced contractility in a suine model of HF.3 The clinical characteristics, treatment and outcomes of patients with HF enrolled in a prospective, hospital-based registry in Trivandrum, Kerala, India, are shown.4 Differences between Arab and Jewish patients with HF living in Jerusalem, Israel, are assessed by Gotsman et al5 and discussed by Hauptman.6 The association between 6-months changes in NT-proBNP levels and outcomes in 2612 participants in the Irbesartan in Patients with HF and Preserved Systolic Function Study (I-Preserve) is shown by Jhund et al.7 A simple validated score for predicting the risk of hospitalization for HF in ambulatory patients is presented by Alvarez-Garcia et al.8 Thromboembolic risk and how to better reduce it remains an unmet need in patients with HF.9 In this issue of the journal, two articles show the thromboembolic risk in 136,545 patients hospitalized for HF in sinus rhythm from large national registries and in patients with hypertrophic cardiomyopathy, respectively.10, 11
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,616 | 0,524 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».