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Enregistrement W2313577830 · doi:10.1097/hco.0000000000000144

Atrial fibrillation and heart failure

2015· article· en· W2313577830 sur OpenAlexaff
Peter Leong‐Sit, Anthony Tang

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrial fibrillationMedicineHeart failureCardiologyInternal medicineDigoxinManagement of atrial fibrillationCardiac resynchronization therapyPopulationCatheter ablationEjection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Heart failure and atrial fibrillation are both common cardiac conditions that share multiple risk factors. Heart failure is a risk for atrial fibrillation and atrial fibrillation is a risk for heart failure. The need to understand the interplay between these two cardiac conditions and the effectiveness of management options becomes increasingly relevant. RECENT FINDINGS: Recent studies have focused on the prognostic nature of atrial fibrillation and heart failure, the questionable utility of digoxin and beta-blocker therapy when heart failure and atrial fibrillation coexist, and the efficacy of cardiac ablation and resynchronization therapy with concomitant heart failure and atrial fibrillation. SUMMARY: The predominant questions that require further attention with respect to atrial fibrillation and heart failure are whether catheter ablation and rhythm control offers benefit in a high-risk heart failure population with respect to mortality or heart failure reduction, and whether cardiac resynchronization therapy implantation truly benefits the subgroup of candidate patients with permanent atrial fibrillation. Large randomized multicentre studies are currently ongoing to address these important questions.

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)0,006
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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