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Enregistrement W2767928955 · doi:10.1177/1747493017741384

Cerebral amyloid angiopathy, cerebral microbleeds and implications for anticoagulation decisions: The need for a balanced approach

2017· article· en· W2767928955 sur OpenAlexaff
Andreas Charidimou, Ashkan Shoamanesh, Rustam Al‐Shahi Salman, Charlotte Cordonnier, Luke A. Perry, Kevin N. Sheth, Alessandro Biffi, Jonathan Rosand, Anand Viswanathan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesBritish Heart Foundation
Mots-clésCerebral amyloid angiopathyMedicineIntracerebral hemorrhageIntensive care medicineAtrial fibrillationClinical trialStroke (engine)CardiologyDiseaseInternal medicineDementiaSubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebral amyloid angiopathy is a common hemorrhagic small vessel disease of the brain, often associated with high risk of spontaneous lobar intracerebral hemorrhage. When the suspicion of cerebral amyloid angiopathy is raised, clinicians are hesitant in prescribing oral anticoagulation in patients in whom it is otherwise indicated, including the case of non-valvular atrial fibrillation. This is one of the thorniest clinical dilemmas in the field currently. In this short Leading Opinion piece by an international panel of clinicians-researchers active in the field, we present our consistent approach and future outlook on oral anticoagulation post intracerebral hemorrhage and in the setting of clinical-radiologic evidence of cerebral amyloid angiopathy. We discuss recent advances and support a more balanced approach with implications for the wider neurological clinical community in regards to successful recruiting this patient population in ongoing and future randomized trials.

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)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,178
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,178
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0160,022
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0120,023
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations40
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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