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Enregistrement W2888916466 · doi:10.1093/eurheartj/ehy564.p980

P980Physical activity and outcome in patients with atrial fibrillation

2018· article· en· W2888916466 sur OpenAlexaff
Roman Brenner, Stefanie Aeschbacher, Steffen Blum, Pascal Meyre, Peter Ammann, Paul Erné, Giorgio Moschovitis, Marcello Di Valentino, Dipen Shah, J. Schlaepfer, M Kuehne, Christian Sticherling, Stefan Osswald, David Conen

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationCardiologyInternal medicineOutcome (game theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Increased physical activity (PA) is associated with an improved prognosis in healthy individuals and patients with cardiovascular diseases. However, the benefits of PA and the amount needed are much less clear among patients with atrial fibrillation (AF). Methods: The Basel Atrial Fibrillation Cohort study (BEAT-AF) is a prospective, multicenter cohort study that enrolled 1541 patients with documented AF. Patients reported whether they perform exercise on a regular basis. PA was quantified using the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ). Three PA groups were defined: group 1: sedentary lifestyle; group 2: any moderate PA but no vigorous PA; group 3: any vigorous PA. The occurrence of all-cause death, cardiovascular death, major adverse cardiovascular events (MACE), major bleedings, heart failure hospitalization, stroke and myocardial infarction was assessed. To assess the relationships between PA and outcomes, Cox proportional hazards models were used to calculate hazard ratios (HR) and to adjust for clinically important confounders.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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