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Enregistrement W2890472080 · doi:10.21037/jtd.2018.09.02

Patient screening for early detection of aortic stenosis (AS)—review of current practice and future perspectives

2018· review· en· W2890472080 sur OpenAlexaff
Martin Thoenes, Peter Bramlage, Pepe Zamorano, David Messika–Zeitoun, Daniel Wendt, Markus Kasel, Jana Kurucova, Richard P. Steeds

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLife expectancyAsymptomaticIntervention (counseling)Intensive care medicineStenosisDiseaseEpidemiologyHealth carePediatricsPopulationSurgeryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: In Europe, approximately one million people over 75 years suffer from severe aortic stenosis (AS), one of the most serious and most common valve diseases, and this disease burden is increasing with the aging population. A diagnosis of severe symptomatic AS is associated with an average life expectancy of 2–3 years and necessitates a timely valve intervention. Guidelines for valve replacement therapy have been established but only a proportion of patients with symptomatic AS actually receive this life-saving treatment. The decision for valve intervention in asymptomatic patients with severe AS is often more challenging and likely results in fewer patients receiving treatment in comparison to their symptomatic counterparts. This article reviews the epidemiology and clinical manifestations of AS, the associated economic burden of AS to the healthcare system, the diagnosis of AS and the possible mechanisms for the introduction of routine screening in elderly patients. Elderly patients typically visit healthcare providers more frequently than younger patients, thereby providing increased opportunities for ad hoc AS screening and this, along with raising patient awareness of the symptoms of AS, has the potential to result in the earlier diagnosis and treatment of AS and increased patient survival.

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)0,004
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,421 · 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

Citations59
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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