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Enregistrement W2896830094 · doi:10.1007/s10840-018-0461-9

Prevention of venous thrombosis after electrophysiology procedures: a survey of national practice

2018· article· en· W2896830094 sur OpenAlexaff
Barry Burstein, Rodrigo S. Barbosa, Michelle Samuel, Eli Kalfon, François Philippon, David H. Birnie, Iqwal Mangat, Damian Redfearn, Roopinder K. Sandhu, Laurent Macle, John L. Sapp, Atul Verma, Jeff S. Healey, Giuliano Becker, Vijay S. Chauhan, Benoit Coutu, Jean-François Roux, Peter Leong‐Sit, Jason G. Andrade, George D. Veenhuyzen, Jacqueline Joza, Martin Bernier, Vidal Essebag

Notice bibliographique

RevueJournal of Interventional Cardiac Electrophysiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of CalgaryVancouver General HospitalLondon Health Sciences CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of TorontoHamilton Health SciencesLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity Health NetworkUniversity of Alberta HospitalHealth Sciences CentreQueen Elizabeth II Health Sciences CentreSouthlake Regional Health CenterCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeMontreal Heart InstituteHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill University Health CentreKingston Health Sciences CentreUniversity of OttawaInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary embolismDeep veinVenous thromboembolismThrombosisIncidence (geometry)Intensive care medicineEmergency medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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