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Enregistrement W2900878431 · doi:10.1136/heartjnl-2018-313053

The challenge of asymptomatic coronary artery disease in aircrew; detecting plaque before the accident

2018· review· en· W2900878431 sur OpenAlexaff
Gary Gray, Eddie D Davenport, Dennis Bron, Rienk Rienks, Joanna d’Arcy, Norbert Guettler, Olivier Manen, Thomas Syburra, Edward Nicol

Notice bibliographique

RevueHeart · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAircrewMedicineCoronary artery diseaseAsymptomaticPopulationCardiologyInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronary events remain a major cause of sudden incapacitation, including death, in both the general population and among aviation personnel, and are an ongoing threat to flight safety and operations. The presentation is often unheralded, especially in younger adults, and is often due to rupture of a previously non-obstructive coronary atheromatous plaque. The challenge for aeromedical practitioners is to identify individuals at increased risk for such events. This paper presents the NATO Cardiology Working Group (HFM 251) consensus approach for screening and investigation of aircrew for asymptomatic coronary disease.A three-phased approach to coronary artery disease (CAD) risk assessment is recommended, beginning with initial risk-stratification using a population-appropriate risk calculator and resting ECG. For aircrew identified as being at increased risk, enhanced screening is recommended by means of Coronary Artery Calcium Score alone or combined with a CT coronary angiography investigation. Additional screening may include exercise testing, and vascular ultrasound imaging. Aircrew identified as being at high risk based on enhanced screening require secondary investigations, which may include functional ischaemia, and potentially invasive coronary angiography. Functional stress testing as a stand-alone investigation for significant CAD is not recommended in aircrew. Aircrew identified with coronary disease require further clinical and aeromedical evaluation before being reconsidered for flying status.

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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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