Moderated ePoster Session 2
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) are both growing public health concerns contributing to major medical and economic burdens to society. T2DM increases the risk of HF, frequently occurs concomitantly with HF, and worsens the prognosis of HF. Several anti-hyperglycaemic medications have been associated with a concern for worse HF outcomes. More recently, the results of the EMPA-REG OUTCOME trial showed that the sodium-glucose co-transporter 2 (SGLT2) inhibitor empagliflozin was associated with a pronounced and precocious 38% reduction in cardiovascular mortality in subjects with T2DM and established cardiovascular disease [Correction added on 8 September 2017, after first online publication: "32%" in the previous sentence was corrected to "38%"]. These benefits were more related to a reduction in incident HF events rather than to ischaemic vascular endpoints. Several mechanisms have been put forward to explain these benefits, which also raise the possibility of using these drugs as therapies not only in the prevention of HF, but also for the treatment of patients with established HF regardless of the presence or absence of diabetes. Several large trials are currently exploring this postulate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,548 | 0,228 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».