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Enregistrement W2937704642 · doi:10.1093/eurheartj/ehz158

The continuous heart failure spectrum: moving beyond an ejection fraction classification

2019· article· en· W2937704642 sur OpenAlexaff
Filippos Triposkiadis, Javed Butler, François M. Abboud, Paul W. Armstrong, Stamatis Adamopoulos, J. Atherton, Johannes Backs, Johann Bauersachs, Daniel Burkhoff, Robert O. Bonow, Vijay Chopra, Rudolf A. de Boer, León J. De Windt, Nazha Hamdani, Gerd Hasenfuß, Stéphane Heymans, Jean‐Sébastien Hulot, Marvin A. Konstam, Richard Lee, Wolfgang A. Linke, Ida G. Lunde, Alexander R. Lyon, Christoph Maack, Douglas L. Mann, Alexandre Mebazaa, Robert J. Mentz, Petros Nihoyannopoulos, Zoltán Papp, John Parissis, Thierry Pedrazzini, Giuseppe Rosano, Jean L. Rouleau, Petar Seferović, Ajay M. Shah, Randall C. Starling, Carlo G. Tocchetti, Jean‐Noël Trochu, Thomas Thum, Faı̈ez Zannad, Dirk L. Brutsaert, Vincent F. M. Segers, Gilles W. De Keulenaer

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteCanadian VIGOUR CentreUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAgence Nationale de la RechercheNational Institute of General Medical SciencesBritish Heart Foundation
Mots-clésEjection fractionMedicineHeart failureDiseaseCardiologyClinical trialHeart failure with preserved ejection fractionInternal medicineRisk stratificationRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Randomized clinical trials initially used heart failure (HF) patients with low left ventricular ejection fraction (LVEF) to select study populations with high risk to enhance statistical power. However, this use of LVEF in clinical trials has led to oversimplification of the scientific view of a complex syndrome. Descriptive terms such as 'HFrEF' (HF with reduced LVEF), 'HFpEF' (HF with preserved LVEF), and more recently 'HFmrEF' (HF with mid-range LVEF), assigned on arbitrary LVEF cut-off points, have gradually arisen as separate diseases, implying distinct pathophysiologies. In this article, based on pathophysiological reasoning, we challenge the paradigm of classifying HF according to LVEF. Instead, we propose that HF is a heterogeneous syndrome in which disease progression is associated with a dynamic evolution of functional and structural changes leading to unique disease trajectories creating a spectrum of phenotypes with overlapping and distinct characteristics. Moreover, we argue that by recognizing the spectral nature of the disease a novel stratification will arise from new technologies and scientific insights that will shape the design of future trials based on deeper understanding beyond the LVEF construct alone.

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)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations258
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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