MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2605017716 · doi:10.1513/annalsats.201610-788fr

Cardiopulmonary Exercise Testing in Pulmonary Hypertension

2017· review· en· W2605017716 sur OpenAlexaff
Jason Weatherald, Stefania Farina, Noemi Bruno, Pierantonio Laveneziana

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary hypertensionDynamic hyperinflationExercise intoleranceCardiologyInternal medicineIntensive care medicinePhysical therapyLungHeart failureLung volumes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cardiopulmonary exercise testing allows the assessment of the integrative cardiopulmonary response to exercise and is a useful tool to assess the underlying pathophysiologic mechanisms leading to exercise intolerance. Patients with pulmonary hypertension often face a considerable delay in diagnosis due to the rarity of the disease and nonspecific symptoms of dyspnea, fatigue, and exercise limitation. Cardiopulmonary exercise testing may be suggestive of pulmonary hypertension in patients with evidence of both circulatory impairment and ventilatory inefficiency. Other factors, such as mechanical ventilatory constraints from dynamic hyperinflation and peripheral muscle dysfunction, contribute to the profound dyspnea during exercise experienced by many patients with pulmonary hypertension. In patients with pulmonary arterial hypertension or chronic thromboembolic pulmonary hypertension, several exercise variables, such as low peak V.o2, high Vd/Vt, and high V.e/V.co2, have proven to be useful in establishing the severity of functional impairment, predicting prognosis, and assessing the efficacy of interventions.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,392
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,091 · 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

Citations116
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of the American Thoracic SocietyMême sujetPulmonary Hypertension Research and TreatmentsTravaux en français237 207