Clinical classification of rare cardiac arrhythmogenic and conduction disorders, and rare arrhythmias
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Rare cardiovascular diseases and disorders (RCDDs) constitute an important clinical problem, and their proper classification is crucial for expanding knowledge in the field of RCDDs. OBJECTIVES The aim of this paper is to provide an updated classification of rare arrhythmogenic and conduction disorders, and rare arrhythmias (RACDRAs). METHODS We performed a search for RACDRAs using the Orphanet inventory of rare diseases, which includes diseases with a prevalence of no more than 5 per 10 000 in the general population. We supplemented this with a search of PubMed and Scopus databases according to a wider definition proposed by the European Parliament and the Council of the European Union. RESULTS RACDRAs are categorized into 2 groups, primary electrical disorders of the heart and arrhythmias in specific clinical settings. The first group is further divided into subgroups of major clinical presentation: disorders predisposing to supraventricular tachyarrhythmias, ventricular tachyarrhythmias, bradyarrhythmias, and others. The second group includes iatrogenic arrhythmias or heart rhythm disturbances related to medical treatment, arrhythmias associated with metabolic disorders, and others. We provide a classification of RACDRAs and supplement them with respective RCDDs codes. CONCLUSION The clinical classification of RACDRAs may form a basis to facilitate research and progress in clinical practice, both in diagnostic and therapeutic approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».