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Enregistrement W2997007338 · doi:10.1007/s12265-019-09950-w

MGUS Predicts Worse Prognosis in Patients with Coronary Artery Disease

2020· article· en· W2997007338 sur OpenAlexaff
Xu Zhao, Yifeng Sun, Tianhong Xu, Yidan Shi, Lifan Liang, Peng Liu, Junbo Ge

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Translational Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaceMedicineProportional hazards modelNomogramInternal medicineCoronary artery diseaseRetrospective cohort studyCohortCardiologyOncologyPercutaneous coronary interventionMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We performed a retrospective cohort study to analyze all 87 CAD patients with MGUS and 178 CAD patients without MGUS admitted in Zhongshan Hospital Fudan University from 2015 to 2017. Patients were followed up via regular patient visits or telephone, and the median follow-up period was 2.9 years. The end point of follow-up was the occurrence of major adverse cardiac events (MACE). CAD patients with MGUS had a higher risk of MACE than those without MGUS (log-rank P = 0.0015). After adjustment for other markers in the stepwise Cox regression model, MGUS was still related to the increasing risk of MACE incident (P = 0.002, HR = 2.308). Then, we constructed the nomogram based on the Cox regression model, and the concordance index (C-index) was 0.667. Hence, MGUS might be added into the risk model of CAD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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