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Enregistrement W2394087357

Analysis of the Changes of Plasma NT-pro BNP Concentration in Elderly Patients with Heart Failure of Different Severity and the Prognosis

2015· article· en· W2394087357 sur OpenAlexaboutno aff
Li Min

Notice bibliographique

RevueChina Foreign Medical Treatment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureEjection fractionInternal medicineCardiologyAnginaCanadian Cardiovascular SocietyCause of deathStatistical significanceDiseaseMyocardial infarction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To explore the changes in plasma NT-pro BNP concentration in elderly patients with heart failure of different severity and the prognosis. Methods The plasma NT-pro BNP concentration was measured in 206 patients with heart failure of different severity admitted from March 2012 to December 2013 and divided into the death group and the survival group. The death group included patients with angina pectoris, recurrence of heart failure and the death cases, while the survival group did not include those with angina pectoris, recurrence of heart failure and death cases. And the changes of plasma concentration and prognosis were compared between the two groups. Results The result of the data analysis showed that for patients with different causes of disease, the plasma NT-pro BNP concentrations were not the same. Compared with those without cardiovascular disease, patients with cardiovascular disease had lower left ventricular ejection fraction, with statistical significance(P0.05). The data showed that the plasma concentration of patients in the death group on admission was significantly higher than that of those in the survival group. Conclusion The analysis of the data showed that the plasma concentration of the survival group was lower than that of the death group. If the plasma concentration in patients with heart failure continues to rise, the prognosis of the patients should be paid attention, which is of great research value in clinical practice.

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)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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