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Enregistrement W2979907039 · doi:10.1530/erp-19-0041

Challenges in the diagnosis and management of valve disease: the case for the specialist valve clinic

2019· review· en· W2979907039 sur OpenAlexaff
David Messika–Zeitoun, Ian G. Burwash, Mesana Thierry

Notice bibliographique

RevueEcho Research and Practice · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinevalvular heart diseaseIntervention (counseling)Intensive care medicinePsychological interventionEtiologyEpidemiologyPopulationDiseaseMultidisciplinary approachDisease burdenSurgeryNursingInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Valvular heart disease (VHD) is responsible for a major societal and economic burden. Incidence and prevalence of VHD are high and increase as the population ages, creating the next epidemic. In Western countries, the etiology is mostly degenerative or functional disease and strikes an elderly population with multiple comorbidities. Epidemiological studies have shown that VHD is commonly underdiagnosed, leading to patients presenting late in their disease course, to an excess risk of mortality and morbidity and to a missed opportunity for intervention. Once diagnosed, VHD is often undertreated with patients unduly denied intervention, the only available curative treatment. This gap between current recommendations and clinical practice and the marked under-treatment is at least partially related to poor knowledge of current National and International Societies Guidelines. Development of a valvular heart team involving multidisciplinary valve specialists including clinicians, imaging specialists, interventional cardiologists and surgeons is expected to fill these gaps and to offer an integrated care addressing all issues of patient management from evaluation, risk-assessment, decision-making and performance of state-of-the-art surgical and transcatheter interventions. The valvular heart team will select the right treatment for the right patient, improving cost-effectiveness and ultimately patients' outcomes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,502
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,091 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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