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Enregistrement W2203530154 · doi:10.1097/hco.0000000000000266

Heart rate and heart failure

2015· review· en· W2203530154 sur OpenAlexaff
Amelia Yip, Alexander Zhai, Haissam Haddad

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart rate and cardiovascular health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Resting heart rate has long been thought to be a risk factor in cardiovascular disease and a prognostic factor in heart failure. β-Blockers were originally used in heart failure for their heart rate control abilities. However, they also have negative inotropic effects contributing to their overall benefit. The role of isolated heart rate modification is unclear in left ventricular systolic dysfunction. RECENT FINDINGS: Two recent studies looked at the heart rate-lowering effects of the If, or funny current inhibitor ivabradine and its potential role in heart failure therapy. At the doses chosen for the studies, ivabradine is presumed to have only effects on heart rate with no other cardiotropic effects. Thus, the cardiovascular outcome benefits are presumed to be secondary to heart rate modification. SUMMARY: The two recent trials showed both heart rate and cardiovascular events to be significantly lower in the ivabradine-treated group of patients with left ventricular systolic dysfunction and initial heart rate at least 70 beats/min. However, neither of these trials proved causality. Hence, the link between heart rate and improved cardiovascular outcomes still remains muddled.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,285 · 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.

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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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