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Enregistrement W2889456697 · doi:10.1093/eurheartj/ehy563.3295

3295ICD therapy in primary prevention with mid-range LVEF in the painFree SST Study

2018· article· en· W2889456697 sur OpenAlexaff
Yusuke Kondo, M Kuroishi, Bart Gerritse, Edward J. Schloss, Albert Meijer, Angelo Auricchio, Laurence D. Sterns, Takashi Kurita

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensIsland Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyEjection fractionPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: ESC guidelines recommend an implantable cardioverter defibrillator (ICD) for primary prevention of sudden cardiac death in patients with a history of myocardial infarction (MI) and reduced left ventricular ejection fraction (LVEF). However, evidence of benefit of ICD in patients with LVEF >30% is limited. Method: This sub-analysis of the PainFree SST trial evaluates ICD therapy in primary prevention patients with prior MI, comparing LVEF ≤30% versus >30%. Results: A total of 686 primary prevention patients with a history of MI were included, of which 505 had LVEF ≤30% and 181 had LVEF >30%. In the LVEF >30% group, 87.3% of the patients had LVEF ≤40%. All devices included advanced shock reduction features and 80.4% had prolonged detection programming. At 24 months post-implant, the incidence of appropriate ICD shock was similar among the two groups (7.9% in LVEF ≤30% patients vs. 5.5% in LVEF >30% patients, HR = 0.79, 95% CI: 0.39–1.60, p=0.50, Figure). The incidence of appropriate ATP was also not significantly different among the two groups (10.7% in LVEF ≤30% patients vs. 5.4% in LVEF >30% patients, HR = 0.48 95% CI: 0.23–1.03, p=0.055). No significant differences were observed with regards to delivery of inappropriate therapy.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,245 · 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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