Pedro Brugada and Peter Schwartz share the Lefoulon-Delalande Foundation Scientific Prize 2019
Notice bibliographique
Résumé
Pedro Brugada and Peter Schwartz with the prestigious Grand Prix Scientifique 2019 award of e600 000 for their research on the Brugada syndrome and long QT syndrome (LQTS) respectively. Pedro BrugadaFrom 1986 when Pedro Brugada saw the first patient, until today, the LQTS (Brugada) has been his main area of research.Brugada syndrome promoted the entry of genetics into cardiovascular medicine when it became evident that it is a hereditary condition.This disease has also had an impact at other levels e.g.better diagnosis and treatment of children with syncope where the causes were previously not understood.The condition has also promoted the development of special technologies as pacemakers and defibrillators, to be used in children and young adults.The disease has also made it possible to understand phenomena such as, sudden death caused by medications used by individuals that did not know that they suffered from the disease.Research into this disease has shown that there are a number of genetic types that behave differently.Some individuals with the disease may die if they develop fever, while others not.Many patients with this disease die during rest, but some special forms may lead to sudden death during exercise.The present research of Pedro Brugada is related to Brugada syndrome with a focus for a better and early recognition of the disease, and a search for genetic tools that may allow us to someday cure the disease by correcting the genetic defect.This prize is a very welcome support to continue this research.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,055 |
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 ».