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Enregistrement W2316805009 · doi:10.1097/tme.0b013e31823df79a

Body Surface Mapping Improves Diagnosis of Acute Myocardial Infarction in the Emergency Department

2012· review· en· W2316805009 sur OpenAlexaff
Michael J. Franks, Lauren Lawson

Notice bibliographique

RevueAdvanced Emergency Nursing Journal · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueECG Monitoring and Analysis
Établissements canadiensLawson Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTorsoEmergency departmentVentricleMyocardial infarctionBody surfaceCardiologyLead (geology)Internal medicineElectrocardiographyHeart failureMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, the diagnosis of acute myocardial infarction (AMI) in emergency departments is done through an assessment of history and presenting symptoms, 12-lead electrocardiogram (ECG), and cardiac biomarkers. The 12-lead ECG is not highly sensitive for detecting ECG changes, and some infarctions may be missed. Failure to identify patients in the early stages of AMI can result in failure to provide beneficial therapies. New technology, the 80-lead ECG, uses body surface mapping to provide a more comprehensive view of cardiac electrical activity. Body surface mapping has greater sensitivity in detecting AMI in the inferoposterior portions of the left ventricle and the right ventricle. Portable hardware and user-friendly software coupled with an easily applied disposable torso vest containing the electrodes produce a 12-lead ECG, 80-lead ECG, and color contour torso or flat map showing ECG changes. Recent studies support the use of 80-lead body surface mapping for detecting AMI in the emergency department.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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