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Enregistrement W3005608650 · doi:10.1111/jvim.15725

ACVIM consensus statement guidelines for the diagnosis, classification, treatment, and monitoring of pulmonary hypertension in dogs

2020· article· en· W3005608650 sur OpenAlexaff
Carol R. Reinero, Lance C. Visser, Heidi B. Kellihan, Isabelle Masseau, Elizabeth A. Rozanski, Cécile Clercx, Kurt J. Williams, Jonathan A. Abbott, Michele Borgarelli, Brian A. Scansen

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Internal Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesAmerican College of Veterinary Internal Medicine
Mots-clésMedicineStatement (logic)Pulmonary hypertensionConsensus conferenceIntensive care medicineCardiologyInternal medicineLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulmonary hypertension (PH), defined by increased pressure within the pulmonary vasculature, is a hemodynamic and pathophysiologic state present in a wide variety of cardiovascular, respiratory, and systemic diseases. The purpose of this consensus statement is to provide a multidisciplinary approach to guidelines for the diagnosis, classification, treatment, and monitoring of PH in dogs. Comprehensive evaluation including consideration of signalment, clinical signs, echocardiographic parameters, and results of other diagnostic tests supports the diagnosis of PH and allows identification of associated underlying conditions. Dogs with PH can be classified into the following 6 groups: group 1, pulmonary arterial hypertension; group 2, left heart disease; group 3, respiratory disease/hypoxia; group 4, pulmonary emboli/pulmonary thrombi/pulmonary thromboemboli; group 5, parasitic disease (Dirofilaria and Angiostrongylus); and group 6, disorders that are multifactorial or with unclear mechanisms. The approach to treatment of PH focuses on strategies to decrease the risk of progression, complications, or both, recommendations to target underlying diseases or factors contributing to PH, and PH-specific treatments. Dogs with PH should be monitored for improvement, static condition, or progression, and any identified underlying disorder should be addressed and monitored simultaneously.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,354
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,093 · 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

Citations293
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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