Heart or Lungs? Uncovering the Causes of Exercise Intolerance in a Patient with Chronic Cardiopulmonary Disease
Notice bibliographique
Résumé
A 52-year-old woman was referred for potential mitral valve replacement because of severe stenosis and moderate regurgitation secondary to rheumatic heart disease. She denied smoking tobacco; however, she had been exposed to biomass smoke (indoor cooking) for more than 30 years. Moreover, she reported having had pulmonary tuberculosis treated with standard chemotherapy 20 years before. Her mitral stenosis had been treated with percutaneous mitral balloon commissurotomy (PMBC) 15 years ago. Her functional performance had declined in the past few years. An echocardiographic mitral valvuloplasty outcome prediction score, however, indicated poor outcome for repeated PMBC (Wilkins score = 10). The remaining alternative (prosthetic valve replacement) is associated with higher morbidity and mortality than PMBC. In this context, the following was the clinical challenge: Is this patient’s functional limitation related primarily to cardiocirculatory impairment secondary to severe mitral stenosis or, alternatively, to her respiratory comorbidities? In the first scenario, prosthetic valve replacement could still be considered to improve her symptoms. Alternatively, if coexistent respiratory impairment contributes importantly to her breathing discomfort, the procedure would not be indicated.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».