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Enregistrement W2906659259 · doi:10.1097/hco.0000000000000593

Secondary mitral regurgitation

2018· review· en· W2906659259 sur OpenAlexaff
Dominique Kushneriuk, Haissam Haddad, Rashpal Basran, Jay Shavadia

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensRoyal University HospitalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMitraClipMedicineMitral regurgitationHeart failureCardiologyInternal medicineAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Secondary mitral regurgitation commonly complicates heart failure. Although the evidence for its management is most robust for treating the underlying cardiomyopathy, treatment aimed at additionally reducing the severity of mitral regurgitation with a percutaneous edge-to-edge device, MitraClip, has recently emerged. RECENT FINDINGS: Despite the use of contemporary evidence-based heart failure therapies, patients with secondary mitral regurgitation and heart failure continue to remain at high risk for adverse clinical events; in both the MITRA-FR and COAPT trials, an extremely high event rate was evident in the medically managed arms over the respective 12-24-month follow-up. Data supporting the use of MitraClip to mitigate adverse outcomes in secondary mitral regurgitation is, however, conflicting. In MITRA-FR no difference was noted between MitraClip compared with the medically managed arm for the composite of all-cause death or heart failure hospitalization at 12 months. However, in COAPT, a significant reduction in the rate of heart failure re-hospitalization over 2 years was evident with MitraClip compared with medical therapy alone. SUMMARY: Recommendations exist for the use of MitraClip in patients with primary mitral regurgitation and prohibitive surgical risk. However, with the divergent results of two recent high-quality randomized trials, its role in patients with secondary mitral regurgitation remains controversial.

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)0,005
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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