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Enregistrement W2889315495 · doi:10.1093/eurheartj/ehy563.p4591

P4591Outcomes of stable coronary artery disease worldwide. Insights from the CLARIFY registry

2018· article· en· W2889315495 sur OpenAlexaff
Emmanuel Sorbets, N Greenlow, Ian Ford, Michał Tendera, Roberto Ferrari, Jean‐Claude Tardif, Dayi Hu, Nicolas Danchin, S. А. Shalnova, Paul R. Kalra, Stefan Kääb, José Luis Zamorano, Paul Dorian, Kim Fox, Philippe Gabríel Steg

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseCardiologyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The epidemiology and management of stable coronary artery disease (CAD) have substantially changed with the advent of revascularization, evidence-based secondary prevention therapies and improved survival following acute coronary syndromes (ACS). While in the last century, stable CAD largely referred to patients with angina pectoris, the spectrum of stable angina is nowadays broader, encompassing long term survivors of ACS, and patients with or without: angina, documented ischemia, history of revascularization or documented angiographic CAD. There are few data describing this broad group of patients. Purpose: To describe epidemiology, contemporary management and long term outcomes of this broad group of patients. Methods: CLARIFY is an observational longitudinal registry. Stable CAD patients from 45 countries were enrolled between 2009–2010. The inclusion criteria were any of: previous myocardial infarction (MI); angiographic evidence of coronary stenosis >50%; documented symptomatic myocardial ischemia; or prior revascularization. The main exclusion criteria were serious non-cardiovascular or other cardiovascular (CV) disease (including advanced heart failure); conditions interfering with life expectancy. Follow-up was by yearly visits up to 5 years. Hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CI) were estimated with multivariable adjusted Cox proportional hazards models.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,243 · 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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