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Enregistrement W2561954471 · doi:10.1097/hco.0000000000000368

Does heart rate really matter to patients with heart failure?

2016· review· en· W2561954471 sur OpenAlexaff
Robert J.H. Miller, Jonathan G. Howlett

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart rate and cardiovascular health
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureCardiologyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Measurement of heart rate (HR) and rhythm is used to identify patients at increased risk of disease progression, guide selection of treatments and gauge response to therapy. RECENT FINDINGS: Lowering HR with a pure HR lowering agent (ivabradine) in heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) and sinus rate more than 70 beats/min despite beta blockade has been shown to improve outcomes. Additionally, coadministration of ivabradine and beta blockade may enhance symptoms and HR control. In the case of patients with heart failure and preserved ejection fraction (HFpEF), or with paced rhythm, optimal HR control is not known. Also, in atrial fibrillation the relationship between HR and outcomes is not clear and minimal evidence for HR reduction to less than 100 beats/min exists. Reasons for this disconnect between atrial fibrillation and sinus rhythm are not known. SUMMARY: HR continues to be a critical vital sign in assessment and forms the basis for a treatment target in patients with HFrEF at rates more than 70 beats/min. The target for HR patients with HFpEF and those who are paced continuously or in atrial fibrillation is less clear and at present is recommended to be in the 60-100 beats/min range at rest. Further study is needed to refine treatment strategies in these latter patients.

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)0,008
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0050,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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