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Enregistrement W2966242848 · doi:10.1097/mop.0000000000000804

Right ventricular failure in congenital heart disease

2019· review· en· W2966242848 sur OpenAlexaff
Mark K. Friedberg, Sushma Reddy

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineTetralogy of FallotHeart failureHypoplastic left heart syndromePathophysiologyCardiologyInternal medicineDiseaseHeart diseaseIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: We aim to review select literature pertaining to congenital heart disease (CHD)-induced right ventricular (RV) function and failure. RECENT FINDINGS: We review recent findings pertaining to children and adults with repaired tetralogy of Fallot (rTOF), systemic RV and hypoplastic left heart syndrome (HLHS). We emphasize pathophysiological mechanisms contributing to RV dysfunction in these conditions, the risk factors for adverse outcomes and the continuing challenges in treating these patients. We discuss how recent pathology findings, as well as developments in imaging and computer modeling have broadened our understanding of the pathophysiology of these conditions. We further review developments in the molecular and cellular basis of RV failure; and in particular, the RV molecular response to stress in repaired tetralogy of Fallot (rTOF). We highlight some of the genetic complexities in HLHS and how these may influence the long-term outcomes in these patients. SUMMARY: Recent literature has led to new understandings in the pathology, pathophysiology, risk factors for adverse outcomes, molecular and genetic basis for RV dysfunction and failure in CHD. Although these findings provide new therapeutic targets, the treatment of RV failure at this time remains limited.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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