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Enregistrement W2929661063 · doi:10.1186/s13244-019-0695-9

Pathophysiology of right ventricular failure in acute pulmonary embolism and chronic thromboembolic pulmonary hypertension: a pictorial essay for the interventional radiologist

2019· review· en· W2929661063 sur OpenAlexaff
Yolanda Bryce, Rocío Pérez-Johnston, Errol B. Bryce, Behrang Homayoon, Ernesto Santos-Martin

Notice bibliographique

RevueInsights into Imaging · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicinePulmonary embolismPathophysiologyCardiologyInternal medicinePulmonary hypertensionAfterloadVentricleHeart failureRight ventricular failureInterventional radiologyNeuroradiologyPulmonary arteryRadiologyNeurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulmonary embolus (PE) is the third most common cause of cardiovascular death with more than 600,000 cases occurring in the USA per year. About 45% of patients with acute PE will have acute right ventricular failure, and up to 3.8% of patients will develop chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) with progressive, severe, chronic heart failure. The right ventricle (RV) is constructed to accommodate a low-resistance afterload. Increases in afterload from acute massive and submassive PE and CTEPH may markedly compromise the RV function leading to hemodynamic collapse and death. The purpose of this educational manuscript is to instruct on the pathophysiology of RV failure in massive and submassive PE and CTEPH. It is important to understand the pathophysiology of these diseases as it provides the rationale for therapeutic intervention by the Interventional Radiologist. We review here the pathophysiology of right ventricular (RV) failure in acute massive and submassive PE and CTEPH.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations90
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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