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Enregistrement W2906656160 · doi:10.1177/0897190018819413

Key Articles and Guidelines in the Management of Heart Failure: 2018 Update

2018· review· en· W2906656160 sur OpenAlexaff
Cynthia A. Jackevicius, Robert L. Page, Leo F. Buckley, Douglas L. Jennings, Jean M. Nappi, Andrew Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy Practice · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureMedicineObservational studyIntensive care medicinePharmacotherapyManagement of heart failureDisease managementMedical emergencyAlternative medicineCardiologyInternal medicineHealth management systemPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart failure is one of the leading causes of hospitalizations in the United States, with >1 million admissions yearly and a 25% risk of readmissions within 1 month. In order to assist clinicians, we provide an update of the heart failure bibliography that was published in Pharmacotherapy in 2008, which followed the original bibliography published in 2004. A significant number of clinical trials and observational studies have been conducted since the early 1980s to guide management of heart failure patients. Major advances have occurred in the past 10 years, and our understanding of the diagnosis, prevention, and management of heart failure has evolved substantially during this time period. Specific areas of this review include heart failure risk factors, management of comorbid conditions, acute heart failure management, chronic heart failure management, advanced heart failure, device therapy, lifestyle modification, and medication and therapy management, including medication adherence. Key consensus guidelines and statements are also included. This bibliography of key heart failure papers aims to provide clinicians and their trainees with a valuable clinical reference resource and teaching tool that may be used to optimize the care of patients with heart failure.

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)0,011
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,008

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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