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Enregistrement W2900567193 · doi:10.1136/heartjnl-2018-313019

An introduction to aviation cardiology

2018· review· en· W2900567193 sur OpenAlexaff
Edward Nicol, Rienk Rienks, Gary Gray, Norbert Guettler, Olivier Manen, Thomas Syburra, Joanna d’Arcy, Dennis Bron, Eddie D Davenport

Notice bibliographique

RevueHeart · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAircrewMedicineAviationAviation medicineCivil aviationAeronauticsAviation engineeringMilitary aviationMedical emergencyEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The management of cardiovascular disease (CVD) has evolved significantly in the last 20 years; however, the last major publication to address a consensus on the management of CVD in aircrew was published in 1999, following the second European Society of Cardiology conference of aviation cardiology experts. This article outlines an introduction to aviation cardiology and focuses on the broad aviation medicine considerations that are required to manage aircrew appropriately and optimally (both pilots and non-pilot aviation professionals). This and the other articles in this series are born out of a 3 year collaborative working group between international military aviation cardiologists and aviation medicine specialists, many of whom also work with and advise civil aviation authorities, as part of a North Atlantic Treaty Organization (NATO) led initiative to address the occupational ramifications of CVD in aircrew (HFM-251). This article describes the types of aircrew employed in the civil and military aviation profession in the 21st century; the types of aircraft and aviation environment that must be understood when managing aircrew with CVD; the regulatory bodies involved in aircrew licensing and the risk assessment processes that are used in aviation medicine to determine the suitability of aircrew to fly with medical (and specifically cardiovascular) disease; and the ethical, occupational and clinical tensions that exist when managing patients with CVD who are also professional aircrew.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,011

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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