A roadmap to improve the quality of atrial fibrillation management: proceedings from the fifth Atrial Fibrillation Network/European Heart Rhythm Association consensus conference
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
At least 30 million people worldwide carry a diagnosis of atrial fibrillation (AF), and many more suffer from undiagnosed, subclinical, or 'silent' AF. Atrial fibrillation-related cardiovascular mortality and morbidity, including cardiovascular deaths, heart failure, stroke, and hospitalizations, remain unacceptably high, even when evidence-based therapies such as anticoagulation and rate control are used. Furthermore, it is still necessary to define how best to prevent AF, largely due to a lack of clinical measures that would allow identification of treatable causes of AF in any given patient. Hence, there are important unmet clinical and research needs in the evaluation and management of AF patients. The ensuing needs and opportunities for improving the quality of AF care were discussed during the fifth Atrial Fibrillation Network/European Heart Rhythm Association consensus conference in Nice, France, on 22 and 23 January 2015. Here, we report the outcome of this conference, with a focus on (i) learning from our 'neighbours' to improve AF care, (ii) patient-centred approaches to AF management, (iii) structured care of AF patients, (iv) improving the quality of AF treatment, and (v) personalization of AF management. This report ends with a list of priorities for research in AF patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle