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Enregistrement W2160305626 · doi:10.3317/jraas.2006.019

Use of Valsartan in Post-Myocardial Infarction and Heart Failure Patients

2006· article· en· W2160305626 sur OpenAlexaff
Peter P. Liu, Aldo P. Maggioni, Eric J. Velazquez

Notice bibliographique

RevueJournal of the Renin-Angiotensin-Aldosterone System · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineValsartanCardiologyMyocardial infarctionInternal medicineHeart failureACE inhibitorBlockadeRenin–angiotensin systemAngiotensin-converting enzymeBlood pressureReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Left ventricular (LV) dysfunction and/or heart failure (HF) are frequent complications of hypertension and myocardial infarction (MI), placing affected patients at increased risk of significant morbidity and premature death. Given that the renin-angiotensin-aldosterone system (RAAS) is activated and of pathophysiological importance in such patients, a strong therapeutic rationale exists to target the main effector mechanism (that is, angiotensin II [Ang II]) in order to lessen the associated morbidity and mortality burden. Angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors have been shown to reduce mortality and LV dysfunction and to slow disease progression in patients with HF, including high-risk, post-MI patients. However, ACE inhibitors (ACE-Is) may not provide optimal long-term RAAS blockade (a finding that is associated with a worse prognosis) and many patients are unable to tolerate such therapy (because of troublesome dry cough, for example). In contrast, Ang II receptor blockers (ARBs) may block the RAAS more completely than ACE-Is and appear to be better tolerated. Several large-scale trials gave evaluated the efficacy of ARBs in patients with LV dysfunction and/or HF (including high-risk, post-MI patients), and have confirmed their utility as an efficacious and well-tolerated alternative to ACE-Is in this setting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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